Causal Inference: A Tale of Three Frameworks
因果推断：三种框架的比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：题名与摘要直接比较潜在结果、结构方程模型和因果图三种因果推断框架。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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因果推断：三种框架的比较
- 研究问题
- 潜在结果、结构方程模型和有向无环图如何表述因果问题，它们的假设、优势与局限有何联系，又如何在实践中结合使用？
- 方法与思路
- 作者提供面向研究者和研究生的比较性介绍，对照三种框架的语言、假设与思想取向，并用实践示例说明相互联系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将贡献定位于澄清三种因果框架的连接与互补性，为跨领域应用提供概念基础，未陈述新的估计方法或定理。
- 阅读关注点
- 应核对不同框架间的对应关系需要哪些条件，以及示例是否区分因果目标、识别假设、模型表达和实际估计步骤。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或接收未核实。摘要未列出具体示例与对应条件，不能据此断言三种框架在所有情形下等价。
原文摘要
Causal inference is a central goal across many scientific disciplines. Over the past several decades, three major frameworks have emerged to formalize causal questions and guide their analysis: the potential outcomes framework, structural equation models, and directed acyclic graphs. Although these frameworks differ in language, assumptions, and philosophical orientation, they often lead to compatible or complementary insights. This paper provides a comparative introduction to the three frameworks, clarifying their connections, highlighting their distinct strengths and limitations, and illustrating how they can be used together in practice. The discussion is aimed at researchers and graduate students with some background in statistics or causal inference who are seeking a conceptual foundation for applying causal methods across a range of substantive domains.