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第8章研究的真实性与因果推断华中科技大学同济医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系2004前言：研究的解说涉及到研究的真实性与因果推断的问题。
研究的真实性直接关系到是否获得正确的结论，而真实性需要通过变异性估计来确定。
对于因果关系的研究，从研究结果如何做出正确的因果推断，也是非常重要的。
第一节研究结果的变异性一、变异性的概述研究结果包括描述性和分析性数据(指标)的变动或波动，称为研究结果的变异性(variability)表8-1 变异性的水平和来源变异性水平变异的来源个体个体生物学变异，测量误差群体个体间遗传学变异，环境变异，测量误差样本（研究）抽样方式，样本大小，测量误差变异的来源：–生物学（真实）变异和测量变异–随机变异和系统变异80100系统误差随机误差随机误差血压计测的血压值均值100mmHg某医师测量某病人舒张压动脉套管法测的血压80mmHg个体水平的变异性是指某个体特征测得值的变化，它可以是个体真值随时间的改变，也可以是由于测量误差引起的变化。
表8-2 个体水平测得值的变异来源变异来源特点个体状态日间变异，年龄、膳食或运动改变，环境因素（季节、温度等）测量误差仪器标度差，仪器精密度差，仪器读数或记录错误–群体水平的变异性可以看成是各个体的累计变异，因为构成群体的各个个体具有不同的遗传素质并受到不同的环境影响。
–群体的变异程度常常大于个体的变异。
一般可根据群体的变异范围来确定“正常值”范围，用于判定个体测得值是否“正常”。
–群体水平的变异性也受到测量误差的影响。
样本(研究)水平的变异性是指通过不同样本的研究所得结果的差异性。
1.描述性结果的样本变异性分析性结果的样本变异性研究的真实性一、真实性概述–研究的真实性或效度(validity)是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。
–研究究结果与客观实际存在不符合的地方，就是研究误差–研究误差可以分为系统误差(偏倚，bias)和随机误差两部分–研究的可靠性或信度(reliability)亦称精密度(precision),就是反映研究结果中随机误差大小的程度–测量数据的真实性可用真实性指数(index of validity, IV),或某方面的真实性指标如灵敏度或特异度等来表示。
【SCI教程】因果关系的推导及一些相关的概念许多临床研究的问题，尤其是病因学研究，危险因素的研究，往往涉及到因果关系的求证。
例如红斑狼疮的遗传学研究中，我们需要从多个的基因位点中筛选出哪个或那些与红斑狼疮有关；临床上，髋关节损害常常加速强直性脊椎炎致残，我们可能想要了解哪些因素与强直性脊椎炎的髋关节损害有关；我们还可能需要了解哪些抗风湿药可能会导致结缔组织病的性腺功能衰竭；等等。
因此，因果关系的推导是临床研究中最基本的技能。
严格地说，随机对照试验也是一种特定的因果关系推导，上一讲的预后因素分析也可以说是一种因果关系的推导。
这里主要是简要地讨论病因学的研究，以及因果关系推导中一些有关的概念。
1．研究策略推导因果关系主要应用两个分析性的研究策略，队列研究和病例-对照研究。
虽然描述性研究（病例组分析，横断面研究等）也可以在某些情况下提示可能存在因果关系，但主要是用于建立因果关系的假说，验证假说一般需要分析性研究，即队列研究和病例-对照研究。
本刊过去一些相关的文章已讨论过队列研究和病例-对照研究的区别[1]，上一讲也介绍了队列研究的方法[2]。
这里主要讨论病例-对照研究的基本方法。
病例-对照研究是一种回顾性的研究，首先需要选择一个病例组和一个对照组，回顾两组研究个体对研究因素的暴露情况。
与队列研究一样，需要结合专业知识，尽量将各种可能有关的因素，均纳入研究因素。
一方面不遗漏有意义的病因，另一方面可以通过多元回归等方法筛选和校正各因素之间的相互混杂。
病例-对照研究特别适合于发病率较低的疾病的病因学研究。
但是需注意在两个研究组的样本选择时避免偏倚，对照组往往要求与病例组是同一人群中的非患病者。
作病例-对照研究时，研究者需时时警惕和采取措施防止偏倚的存在[3]。
病例-对照研究的优点在于(1)在分析性研究中，病例-对照研究是最节省时间和费用的研究策略；(2)尤其适用于发病率较低的病因学研究；(3)适合于潜伏期较长的病变的病因学研究；(4)可以对一个病进行病因学的多因素分析；(5)可以用优势比（OR值）间接反映暴露因素对疾病的危险性。
学术研究中的因果关系推断摘要：因果关系推断是学术研究中的重要问题，它涉及到对现象之间关系的理解和解释。
在许多科学领域中，因果关系推断是至关重要的，因为它可以帮助我们更好地理解自然现象，预测未来事件，以及制定有效的干预措施。
本文将讨论因果关系推断的重要性，介绍常见的因果关系推断方法，以及在学术研究中应用这些方法时需要注意的问题。
一、引言因果关系是科学研究中一个核心概念，它指的是一个事件或行为导致另一个事件或行为发生变化的关系。
在许多科学领域中，因果关系推断是至关重要的，因为它可以帮助我们更好地理解自然现象，预测未来事件，以及制定有效的干预措施。
然而，因果关系推断是一个复杂的问题，因为它涉及到许多不确定性和偏见。
因此，我们需要使用科学的方法和技术来处理这个问题。
二、因果关系推断的方法1.历史对照和历史比较历史对照和历史比较是一种常见的因果关系推断方法。
这种方法涉及到将一个现象与其他相似但未受干预的现象进行比较。
通过比较两个现象在不同条件下的表现，我们可以推断出其中一个现象是否导致了另一个现象的变化。
2.实验设计实验设计是一种更为精确的因果关系推断方法。
在实验设计中，研究者控制了某些变量，以观察其他变量之间的关系。
这种方法可以提供更为可靠的因果关系证据，但也需要更多的时间和资源。
3.统计关联和随机对照试验统计关联和随机对照试验是另一种常见的因果关系推断方法。
统计关联是指两个现象之间存在某种程度的联系，而随机对照试验则是一种在控制条件下进行的研究方法，可以提供更为可靠的因果关系证据。
三、应用中的注意事项1.样本选择和数据质量在因果关系推断中，样本选择和数据质量是非常重要的。
如果样本选择不当或数据质量较差，则可能会影响推断的准确性。
因此，在进行因果关系推断时，我们需要选择具有代表性的样本，并确保数据的质量。
2.变量控制和混杂因素在因果关系推断中，变量控制和混杂因素是非常关键的。
如果一个变量与其他变量相互作用，那么它可能会导致因果关系的混淆。
简述因果关联的推断标准9条
1、有时序关系：事件发生的先后顺序，必须符合因果关系，即因必先于果。
2、有条件关系：一定的前提条件必须存在于因果关系中，即一个因的存在必须符合
另一个果的前提条件。
3、有联系关系：在因果关系中，存在一定的因和果之间的密切联系，使得两者之间
形成一个有效的因果关系。
4、有规律关系：必须满足一定的法则、规律或规律，特别是在自然界中，有好几种
古老的定律，这些定律要么确实的支撑着因果关系，要么必须要满足。
5、有结果关系：在因果关系中，必须存在因果之间的一定的结果，即果的发生必须
要因的存在，因的发生必须要果的出现。
6、有可靠证据：因果关系是根据某种证据才能确定的，因此，要推断因果关系，就
必须要有可靠的证据支撑。
7、有正确分析：推断因果关系，必须要用正确的分析方法和逻辑来进行，只有这样，推断出来的因果关系才具备可信性。
8、有排除错误：推断因果关系时，必须要坚持排除错误的原则，才能得到准确的结论。
9、有概念贴近：推断因果关系时应该注意，如果把两个概念贴近，就能推断出正确
的因果关系。
简述因果关联的推断标准预防医学
因果关联是指一件事物的发生导致另一件事物的发生。
在预防医
学中，正确推断因果关联是非常重要的，因为只有正确地认识因果关系，才能制定出有效的预防措施。
因此，正确推断因果关联需要遵循
以下几个标准：
1. 时间顺序：因果关系必须具有时间顺序性，即因果关系的因
必须先于结果的发生。
2. 定量回答：因果关系必须具有定量回答性，即因果关系的增
加必须伴随着结果的增加，而因果关系的减少必须伴随着结果的减少。
3. 相关性：因果关系必须具有相关性，即因素之间的变化必须
与结果之间的变化相关。
4. 非随机性：因果关系必须具有非随机性，即因素的变化必须
与结果的变化有关，而不是由于随机因素的改变。
5. 一致性：因果关系必须具有一致性，即独立的研究应该得到
相同的结论。
总之，正确推断因果关联是预防医学研究的基础，只有遵循以上
几个标准，才能得出可靠的结论。
学术研究中的因果关系推断摘要：因果关系推断是科学研究中的一个重要问题。
在学术研究中，通过对相关数据和实验结果的深入分析，可以确定事物之间的因果关系，进而为科学进步和人类福祉做出贡献。
本文旨在介绍因果关系推断的基本概念、方法和技术，并讨论其在学术研究中的应用。
一、引言因果关系是科学研究的核心问题之一。
当我们观察两个或多个变量之间的关联时，确定它们之间的因果关系是非常重要的。
因果关系推断对于理解自然现象、预测未来趋势、制定有效的干预措施以及评估政策效果等方面具有重要意义。
在学术研究中，因果关系推断的方法和技术得到了广泛的应用和发展。
二、因果关系推断的基本概念和方法1.因果链：一个事件（因）导致另一个事件（果）的过程称为因果链。
在因果链中，因和果之间的时间顺序、相关性和其他因素的排除是关键特征。
2.随机对照实验：随机对照实验是确定因果关系最可靠的方法之一。
通过将研究对象随机分配到不同的干预组中，可以控制其他潜在的混淆变量，并评估干预措施的效果。
3.历史控制组：历史控制组是一种常见的因果关系推断方法，用于比较研究对象在不同时间点的变化。
通过与对照组的比较，可以评估研究组的干预效果。
4.回归分析：回归分析是一种统计方法，用于分析变量之间的关联。
通过建立回归模型，可以评估一个或多个变量对另一个变量的影响，从而推断因果关系。
5.倾向性匹配：倾向性匹配是一种技术，用于比较类似研究对象在不同情况下的结果。
通过匹配研究组和对照组之间的相似性，可以排除其他潜在的混淆变量对结果的影响。
三、因果关系推断的技术和工具1.统计软件：统计分析软件如R和SPSS是进行因果关系推断的重要工具。
这些软件提供了丰富的统计方法和工具，帮助研究人员分析和解释数据。
2.人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术，如深度学习和强化学习，在因果关系推断中也发挥了重要作用。
这些技术可以自动学习和识别数据中的模式，从而为因果推断提供新的视角和方法。
简述因果关联的推断标准因果关联的推断标准有8个，其中关联的时间顺序是必须满足的;关联的强度，关联的可重复性，剂量反应关系及实验证据有非常重要的意义;其他标准可作为判断病因时的参考。
1，关联的时序性，指因与果出现的时间顺序，有因才有果，作为原因一定发生在结果之前，这在病因判断中是唯一要求必备的条件。
(暴露因素与疾病发生的时间顺序，在前瞻性队列研究中容易判断，但在病例对照研究或横断面研究中则常常难以断定)。
2，关联的强度，指疾病与暴露因素之间关联程度的大小，常用OR或RR值来描述。
在除外偏倚和随机误差的条件下，关联的强度可作为判别因果关系和建立病因假说的依据，关联强度越大存在因果关联的可能性也越大。
3，关联的可重复性，指某因素与某疾病的关联在不同研究背景下、不同研究者用不同的研究方法约可获得一致性的结论。
重复出现的次数越多，因果推断越有说服力。
4，关联的特异性，指某因素只能引起某种特定的疾病，也就是说某种疾病的发生必须有某种因素的暴露才会出现。
从传染病的病因研究角度来看，常可确立某病原微生物与某疾病之间的特异性因果关联。
而从慢性非传染病角度来讲，大多情况下不易确立某因素与某疾病间的特异性。
5，剂量-反应关系，指某因素暴露的剂量、时间与某种疾病的发生之间存在的一种阶梯曲线，即暴露剂量越大、时间越长则疾病发生的概率也越大。
6，生物学合理性，指能从生物学发病机制上建立因果关联的合理性，即所观察到的因果关联可以用已知的生物学知识加以合理解释。
7，关联的一致性，指某因素与疾病之间的关联与该病已知的自然史和生物学原理相一致。
8，实验证据，指用实验方法证实去除可疑病因可引起某疾病发生频率的下降或消灭，则表明该因果关联存在终止效应，其作为因果关联的判定标准论证强度很高。
实验证据可来自人群现场试验，也可来自临床试验或基础医学实验。
因果关系的判断是复杂的，在因果关系的判断中，并不一定要求8条标准全部满足。
但满足的条件越多，则其因果关联成立的可能性越大，误判的可能性就越小。
因果关系推断因果推断法是一种基于因果关系的推断方法，它试图从存在某种因果关系的一组观察结果中推断出该因果关系的存在。
因果推断法在科学研究、医学诊断、社会科学等领域都有着广泛的应用。
本文将从因果推断法的基本原理、应用场景和局限性等方面进行探讨。
一、因果推断法的基本原理因果推断法的基本原理是建立在因果关系的概念基础上的。
因果关系指的是一种关联关系，即一个事件（因）导致了另一个事件（果）的发生。
在因果推断法中，我们试图从观察到的数据中推断出这种因果关系的存在。
为了进行因果推断，我们需要满足三个条件：第一，存在因果关系；第二，因果关系是可观察的；第三，排除了其他可能的因素干扰。
如果这些条件都满足，我们就可以使用因果推断法来推断因果关系的存在。
因果推断法在科学研究、医学诊断、社会科学等领域都有着广泛的应用。
下面分别介绍一下这些领域中因果推断法的应用场景。
1. 科学研究在科学研究中，因果推断法被广泛应用于研究因果关系。
例如，研究某种药物对某种疾病的治疗效果时，我们需要使用因果推断法来判断这种药物是否真正有效，是否存在副作用等问题。
2. 医学诊断在医学诊断中，因果推断法被用于确定某种症状的原因。
例如，某个病人出现了头痛、恶心等症状，我们需要使用因果推断法来判断这些症状是否与某种疾病有关。
3. 社会科学在社会科学中，因果推断法被用于研究社会现象之间的因果关系。
例如，研究某种政策对经济增长的影响时，我们需要使用因果推断法来判断这种政策是否真正起到了促进经济增长的作用。
三、因果推断法的局限性虽然因果推断法在许多领域中都有着广泛的应用，但它也存在一些局限性。
因果推断法只能用于观察数据的分析，而不能用于实验数据的分析。
因为实验数据的分析可以控制其他可能的因素干扰，从而更好地推断因果关系的存在。
因果推断法无法排除隐藏的因素对因果关系的影响。
因为隐藏的因素无法被观察到，因此无法排除其对因果关系的影响。
如果存在隐藏的因素，我们就无法确定因果关系的存在。
因果推断与回归分析Causal inference and regression analysis李济宾中山大学肿瘤防治中心临床研究部Email: lijib@2016-8-2801因果推断Causal inference引言医学研究中的一个重要目标是探索疾病的病因，而病因的研究涉及到因果关系问题，从研究结果如何做出正确的因果推断，是非常重要的。
病因的研究不仅同疾病的诊断和治疗有关，还直接指导疾病的预防▪例如，乙肝疫苗预防乙肝感染例如：研究者通过病例-对照研究发现，▪HBsAg 阳性与肝癌有关联：OR=12.18 （95%CI ：6.92~21.42）▪高酒精摄入与肝癌有关联：OR=4.20（95%CI ：2.24~7.87）▪……✓a ✓HBV 感染、高酒精摄入是否是肝癌的病因（危险因素）？统计学关联因果关联？大纲病因学的基本概念因果联接方式因果关系的推断因果关系推断的应用举例现代流行病学的病因定义▪那些使人群发病概率升高的因素，就可以认为是病因，其中某个或多个因素不存在时，人群疾病频率就会下降——Lilienfeld AM,1980例如：•吸烟导致肺癌的发病率升高，吸烟是肺癌的病因因果推断是指研究者根据流行病学研究资料，对某因素与某疾病（或健康状况）之间的因果关系作出正确推断的论证过程。
描述流行病学（横断面研究、疾病监测资料等）临床资料（临床观察、诊疗记录、病理等）建立假设分析流行病学（检验假设）因果推断实验流行病学（检验假设）病因研究的基本步骤及其相互关系自病史：原发性肝癌与HBsAg 的关系；宫颈癌与早婚的关系。
因果 单因单果结核杆菌结核单因多果因果2果1果3吸烟慢性支气管炎肺癌冠心病多因单果 多因多果因2果因1因3高血脂冠心病高血压缺乏运动F2F1R2R1高脂饮食缺乏锻炼吸烟饮酒高血压冠心病大肠癌E 与D是否有统计学关联是否有偏倚是否有时间顺序提出假设排除偶然排除虚假前因后果因果关联的判断进程是否合理？是否符合因果关联的推断标准关联偶然关联非因果关联（选择、测量或混杂偏倚）因果关联（时间先后）有统计学意义的关联间接因果关联（间接病因）直接因果关联（直接病因）关联分类总结（1）关联的时间顺序（temporal sequence）▪病因X→疾病Y，病因X必须发生于疾病Y之前▪因果关系判断的必要条件实验和队列研究病例对照和生态学研究横断面研究（2）关联的强度（strength of association）▪关联的强度越强，该关联为因果关联的可能性越大▪弱关联更可能是未识别的偏倚所致关联强度的测量指标▪OR（病例对照研究）▪RR（队列研究）▪……例：研究者探索肝癌的病因，获得如下结果：Niu JJ, Lin Y, Guo ZN, et al. The epidemiological investigation on the risk factors of hepatocellular carcinoma. Medicine 2016: 1-6因果关联的主要推断标准（3）剂量-反应关系（dose-response relationship）▪随着暴露因素剂量的变化，研究疾病的频率（发病率、死亡率等）或关联强度亦相应变化。
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bkmr 因果推断
因果推断是指基于观察到的因果关系的证据，来推断某个事件或行为与其结果之间的因果关系。
在因果推断中，我们通过对可能的因果关系和替代解释进行评估，以确定特定因素是否是导致某个结果的直接原因。
因果推断通常采用观察研究方法，通过观察数据中的因果联系来推断结果的原因。
然而，由于无法进行实验控制的因素，因果推断存在一定的不确定性和局限性。
在进行因果推断时，需要考虑以下几个要素：
1. 关联性：观察到的因果关系应该是相关的，即两个事件或行为之间存在关联。
2. 时间顺序：因果关系中的因果因素必须在结果之前发生，因为原因必须先存在，然后才能导致结果。
3. 可信度：推断的因果关系应该基于可信度高的证据和数据，以确保结果正确。
4. 替代解释：在确认因果关系之前，需要排除其他可能的解释或因果因素。
这可以通过对其他可能解释的分析和排除来实现。
因果推断在许多领域中都有重要的应用，包括医学研究、社会科学研究和制定等。
通过正确的因果推断，可以帮助我们理解和解释现象，并为决策提供支持。
然而，因果推断也需要谨慎使用，以避免错误的推断或武断的结论。
