第二章 从海盗到豚鼠：因果推断的起源
CHAPTER 2 — From Buccaneers to Guinea Pigs: The Genesis of Causal Inference
高尔顿和被丢弃的探索
皮尔逊：狂热者的愤怒
- 使用因果透镜可知在某些情况下，正确的分析只能来自于聚合数据而非来自分组数据。因果推断的逻辑能够在事实上告诉我们应该信任哪个结果。（50）
- 休厄尔·赖特首次建立了一套根据数据回答因果关系的数学方法，被称为路径图或者路径分析。赖特首次证明了“相关关系不等于因果关系”这个判定应该让位于“某些相关关系确实意味着因果关系”。（53）
但它仍在动
- 因果关系绝不仅是针对数据的关系，在因果分析中，必须将对数据生成过程的理解体现出来，并以此得出初始数据不包含的内容。（63）
- 结构方程建模（SEM）（64）
从主观性到客观性——贝叶斯连接
- 与相关性分析和大多数主流统计学不同，因果分析要求研究者做出主观判断。绘制的因果图是对于某个研究课题所涉及的因果过程拓扑结构的定性判断，在因果关系方面，睿智的主观性比任何客观性都更能阐明我们所处的这个真实世界。（67）
- 贝叶斯分析的原型：先验判断+新的证据->经过修正的判断。（67）
- 许多例子已经证明，随着数据量的增加，先验判断的影响会越来越小，乃至彻底消失，这就让我们最终得到的那个结论仍然是客观的。（68）
《THE BOOK OF WHY: THE NEW SCIENCE OF CAUSE AND EFFECT》
——JUDEA PEARL AND DANA MACKENZIE