文档摘要

5.2.2 集群随机化与网络因果 5.2.2 集群随机化与网络因果 想象一下，你在设计一个社交网络干预实验，比如推广一款健康App，想知道它是否真正提升了用户的运动量。可问题来了：用户A下载了App，不仅自己多跑步，还会通过分享影响朋友B、C甚至更远的节点。这就是网络干扰的棘手之处——传统个体随机化实验在这里失效，因为“无干扰假设”（SUTVA）被彻底打破。干预不再是孤岛，而是像涟漪般扩散。那么，怎么办？ 会员。《5.2.2 集群随机化与网络因果》收录于灏天文库文集《因果推断 (Causal Inference)》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号30779。

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