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统计作业代写Statistics代考|Establishing Causal Associations

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统计学Statistics是一门关于发展和研究收集、分析、解释和展示经验数据的方法的科学。统计Statistics是一个高度跨学科的领域;统计Statistics的研究几乎适用于所有的科学领域,各科学领域的研究问题促使新的统计方法和理论的发展。在开发方法和研究支撑这些方法的理论时,统计学家利用了各种数学和计算工具。

统计Statistics领域的两个基本概念是不确定性和突变。我们在科学(或更广泛的生活)中遇到的许多情况,其结果是不确定的。在某些情况下,不确定性是因为有关的结果尚未确定(例如,我们可能不知道明天是否会下雨),而在其他情况下,不确定性是因为虽然结果已经确定,但我们并不知道(例如,我们可能不知道我们是否通过了某项考试)。

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统计作业代写STATISTICS代考|putative effect

Involves causal inference: establishing that one variable produces or causes another. Causality is a challenging topic because, to ascertain its existence with observational (nonexperimental) data, we should consider all potential confounding variables that might explain why two variables are associated. Yet, few studies have the resources necessary to measure the myriad factors that might account for an association (remember Chapter 12’s discussion of omitted variable bias?). Nevertheless, statisticians have developed some promising tools that move us closer to the ability to make causal claims, even with observational data. Two related methods that are growing in popularity are called propensity score matching and weighting. These methods are simpler to understand if we imagine two groups: the treatment group that is exposed to the presumed cause and the control group that is not exposed to the presumed cause. In a true experiment, researchers may control who or what is and is not exposed to the cause and then observe

the putative effect. For example, an experimental vaccine designed to target the coronavirus is given to a randomly chosen sample of 100 people and a placebo to another randomly chosen sample of 100 people. Researchers then compare who does and does not experience COVID-19 symptoms during follow-up, which might be based on a regression model, a simple test of proportions, or some other statistical approach. Because of randomization of participants into the experimental and control groups, in all likelihood the systematic differences between the two groups are controlled or partialled out, so, if the treatment group does not experience symptoms (or they are greatly reduced), the vaccine is, with high probability, the cause of COVID-19 inhibition.

But in observational research projects-such as those represented by the datasets used in the previous chapters-researchers rarely have this level of control over the assignment of the presumed cause, so they must take a different approach and attempt to account for differences between groups in the sample. In an LRM, analysts statistically adjust for differences by including potential confounding variables, which might account for all differences across individuals and allow them to isolate the “cause” of some outcome. However, a more likely scenario is that important variables are left out of the model because they are not available in the dataset or perhaps the conceptual model guiding the research is not developed enough. Using LRMs to make causal inferences also requires other stringent assumptions. ${ }^{5}$ Of course, all of this assumes that there is a single “cause” of an outcome and the goal is to identify it. This is often a fair assumption in the medical sciences or program evaluation when one wishes to know whether, say, marijuana vaping causes mouth cancer or a school nutrition program triggers more vegetable consumption. But when studying social and behavioral phenomena many outcomes are multi-causal or may involve complex interactions and nonlinear associations that require a highly developed conceptual model to identify. Thus, the focus on identifying single cause-and-effect relationships is often myopic. Rather than using LRMs in an attempt to identify a single causal factor, it might be preferable in many instances to be guided by a conceptual model that proposes that multiple factors affect an outcome. ${ }^{6}$

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统计作业代写STATISTICS代考|PUTATIVE EFFECT

涉及因果推理:确定一个变量产生或导致另一个变量。因果关系是一个具有挑战性的话题,因为为了通过观察(非实验)数据确定其存在,我们应该考虑所有可能解释为什么两个变量相关的潜在混杂变量。然而,很少有研究拥有必要的资源来衡量可能导致关联的无数因素(还记得第 12 章对遗漏变量偏差的讨论吗?)。尽管如此,统计学家已经开发了一些有前途的工具,使我们更接近做出因果断言的能力,即使是观察数据也是如此。两种越来越流行的相关方法称为倾向得分匹配和加权。如果我们设想两个组,这些方法更容易理解:暴露于假定原因的治疗组和未暴露于假定原因的对照组。在一个真实的实验中,研究人员可以控制谁或什么是和不暴露于原因,然后观察

推定的效果。例如,一种针对冠状病毒的实验性疫苗被给予随机选择的 100 人样本,而安慰剂被给予另一个随机选择的 100 人样本。然后,研究人员比较谁在随访期间出现和未出现 COVID-19 症状,这可能基于回归模型、简单的比例检验或其他一些统计方法。由于将参与者随机分为实验组和对照组,两组之间的系统差异很可能得到控制或部分排除,因此,如果治疗组没有出现症状(或症状大大减轻),疫苗是,很有可能是 COVID-19 抑制的原因。

但在观察性研究项目中——例如前几章中使用的数据集所代表的项目——研究人员很少对假定原因的分配有这种程度的控制,因此他们必须采取不同的方法并尝试解释不同群体之间的差异。样本。在 LRM 中,分析师通过包括潜在的混杂变量对差异进行统计调整,这可能解释个体之间的所有差异,并允许他们隔离某些结果的“原因”。然而,更可能的情况是模型中忽略了重要变量,因为它们在数据集中不可用,或者指导研究的概念模型可能不够发达。使用 LRM 进行因果推断还需要其他严格的假设。5当然,所有这些都假设结果有一个单一的“原因”,目标是识别它。这通常是医学科学或项目评估中的一个公平假设,当人们想知道大麻是否会导致口腔癌或学校营养计划是否会引发更多的蔬菜消费时。但是在研究社会和行为现象时,许多结果是多因果的,或者可能涉及复杂的相互作用和非线性关联,需要高度发达的概念模型来识别。因此,对识别单一因果关系的关注往往是短视的。与其使用 LRM 来尝试识别单个因果因素,不如在许多情况下由提出多个因素影响结果的概念模型指导可能更可取。

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