19.4 因果推断与结构方程模型

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19.4 因果推断与结构方程模型 19.4 因果推断与结构方程模型在数据科学日益依赖复杂算法与海量数据的时代，一个根本性的问题始终萦绕于研究者心头：我们观察到的相关性是否足以揭示变量间的因果机制？换言之，当两个变量在数据中表现出强关联时，这种关联是源于真实的因果链条，还是仅仅由混杂因素、选择偏倚或偶然性所驱动？正是在这一追问的推动下，因果推断（Causal Inference）逐渐从统计学的边缘走向数据科学的核心舞台。而在众多因果建模工具中，结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）以其兼具形式严谨性与建模灵活性的特点，成为连接理论假设与实证分析的重要桥梁。