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来读文献第一篇
我想说说干预研究的那些事儿
不知道可爱的你萌
有没有同感~
最近有注意到，
自闭症干预疗法在不断升级换代，
理论不断深入扩展，
总是从一个胜利走向另一个胜利，
带领着无千无万的家长奋勇前进。
但！最终便是自闭症孩子依旧没能得到真正提升。
可能的原因，
那就是我们太期待自闭症治疗能成功了，
无论家长亦或研究者自己。
此外，
还夹杂了许多的利益，
大多数期刊只愿接受正面结果，
更不要说投资人，
似乎都未能脱俗。
所以，
真没办法研发出卓有成效的干预了吗？
当然不是。
如果你想更快更有效地得到最佳干预，
那么首先你应该了解干预中的因果关系，
然后，多做！
······
进入正题，
从医疗到社会事业，
从经济*策到个人选择，
涉及到内容都是对未尝试过行动的效果进行预测。
所以导致我们混淆“观察”或“干预”的主要障碍，
就是混。杂。因。子。
开诚布公的说，
对于干预研究（或一切行动）的因果关系，
数据本身没有任何发言权。
这些想要的结果根本无法从原始数据中获得，
只能从对照组试验操作中收集。
珀尔在《为什么》中以更靠谱和有趣的方法，
帮助了我们如何把知识转移到真实世界。
书中讲了两个主要的方法
后面调整和前门估计
后门调整
一：区分“混杂因子”
找到那个同时对原因和结果产生影响的因素，
然后分开计算，
来平均因果效应。
二：中介因素（由一个原因导致第二个原因而第二个原因导致最终结果这第二个原因就是中介因素）
找到中介因素是建立因果模型的关键，
如果你的因果模型不能被反复验证，
那么就要考虑是不是忽略了中介因素。
前门估计
一：
在做任何干预研究前，
我们都需要问一个问题，
实际操作的变量与我们认为自己正在操作的变量是否相同？
二：
假设非常重要。
根据推理过程的先后，
先给出因果模型的路径，
然后再进一步验证。
如果在此过程中，
已经被证实了某一变量并没有发挥作用，
那么我们在此前就要阻断它。
三：
干预研究的*金标准“随机对照试验”也被囊括在前门估计里。
