学习笔记 | 定量研究的因果如何成立？

阅读文献：陈云松、范晓光：社会学定量分析中的内生性问题测估社会互动的因果效应研究综述

正如陈云松所说，定量研究的因果判定需要建立在以下这个反事实框架当中：

上述文字强调了，在进行因果判断时，一切可能的控制变量的重要性。

既然社会学的研究旨趣在于阐明某种机制或因果关系，而非局限于描述自变量和因变量之间的统计相关，那么内生性偏误就应该成为社会学定量研究中必须直面的问题。

这也阐述了社会学研究解决内生性问题的必要性，以下为作者谈到的可能存在的干扰与偏误类型：

1.一般性遗漏变量偏误

是普遍存在的，一些影响因素必须要比较全面的罗列，遗漏重要变量，可能会影响显著性强度甚至是方向。

比如有的文章探讨社会关系对工资收入的影响，如果在模型当中忽略了口才这个要素，这也拟合出来的结果就有可能是存在误差的。因为【口才】可以增加找关系的成功概率，也影响工作类型和工资水平。

疑问：但如果加入了口才，是否会出现明显的共线性问题呢？因为【口才】与社会关系可能存在一定的线性关系。那如果不加入这一变量，偏误又会是如何的呢？一定需要加入吗？

解：共线性问题可以通过vif进行检验，但【口才】是会影响x1与y变化的x2，如果不加入x2，则估计出来的则是有偏误的。

2.自选择偏误

也是比较常见的一类偏误。

比方：

某类群体（具备某些特征，比如胆怯）更愿意在找工作联系熟人，那么联系熟人对于其的求职效应的因果关系就可能存在偏误。

“物以类聚、人以群分”可能会导致样本中存在组群构成的内生性问题。若是人们自己选择了具有某种特点的朋友,那么被观察到的朋友特征对于其个体结果的影响也未必是因果性的了。

3.样本选择偏误

使用的社会网络资源量是否对收入有显著的效应，使用资源量（y）只有在她向他人求助（x）时才会使用到，这就意味着社会网络资源量是一个存在样本选择的变量。而其中，不向他人求助的人有可能具备高自尊心，进而导致工作努力和较高的收入，所以这种拟合出的因果效应有可能被高估。

参考：研究中学习【方法】 | Heckman二值选择模型_Lewis337675的博客-CSDN博客

4.联立性偏误

双向因果。因变量与自变量的影响并非单向的，而是双向的。也是最好理解的。

例如,在“可使用的社会资本”(accessed social capital)研究中,我们总是把个体当前职业声望得分对被调查者社会网络的平均职业声望进行回归。然而,由于社会网的声望均值显然同时也受到被访者个体声望的影响,用标准的均值线性模型就会产生很多问题。

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