causal relationship是什麼意思，causal relationship的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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因果關系（Causal Relationship）指一個事件或變量（原因）直接導緻另一個事件或變量（結果）發生的作用關系。這種關系需滿足三個核心條件：原因先于結果存在（時間順序性）、原因與結果存在可觀測的關聯性，以及排除其他混雜變量的幹擾。例如，吸煙（原因）會增加肺癌（結果）的發病率，但需通過長期研究排除年齡、環境等因素的影響才能确立因果性。

在科學研究和統計學中，因果關系的驗證通常依賴以下方法：

1. 實驗設計：如隨機對照試驗（RCT），通過控制變量觀察因果效應。美國國立衛生研究院（NIH）指出，RCT是醫學領域驗證藥物療效的金标準。
2. 統計模型：例如使用因果圖（Causal Diagram）或反事實分析（Counterfactual Analysis）推斷潛在因果關系。諾貝爾經濟學獎得主朱迪亞·珀爾（Judea Pearl）在其著作《為什麼》中系統闡述了此類方法。

需注意的是，相關性不等于因果性。例如，冰淇淋銷量與溺水事件呈正相關，但兩者均由夏季高溫導緻，而非直接因果關系。世界衛生組織（WHO）在分析健康數據時強調，需結合領域知識和嚴謹方法區分兩者。

網絡擴展資料

“Causal relationship”（因果關系）是一個跨學科的重要概念，常見于統計學、哲學、社會科學和自然科學等領域。以下是詳細解釋：

1. 核心定義
指兩個變量之間的一種聯繫，其中一個變量（原因，cause）的變化直接導緻另一個變量（結果，effect）的變化。例如：“吸煙（原因）導緻肺癌（結果）”。

2. 關鍵要素

• 時間順序性：原因必須發生在結果之前（如感染病毒在先，出現症狀在後）。
• 排除混雜因素：需排除其他變量（如年齡、遺傳）對結果的幹擾。
• 可證僞性：需通過實驗或觀察驗證因果方向。

3. 與相關性的區别
相關性（correlation）僅說明變量間存在統計關聯，但未必有因果。例如：冰淇淋銷量與溺水率正相關，實則是夏季高溫（第三變量）同時影響兩者。

4. 确定方法

• 實驗法：通過隨機對照試驗（如藥物效果測試）控制變量。
• 統計模型：使用格蘭傑因果檢驗（Granger causality）等工具分析時序數據。
• 反事實推理：假設“若原因不存在，結果是否不同”來驗證因果性。

5. 應用領域

• 醫學：研究疾病成因（如病毒與症狀的關系）。
• 經濟學：分析政策對市場的影響（如加息抑制通脹）。
• 人工智能：構建因果推理模型以提升決策可解釋性。

注意：實際中可能存在“反向因果”（如貧困導緻健康惡化，同時健康惡化加劇貧困）或“雙向因果”，需結合領域知識謹慎判斷。

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