潜在结果框架

潜在结果是一种思考因果关系的方法：把实际发生的结果，与不同条件下本会发生的结果作比较。每个决定都对应着多种可能的未来，就像面前有几条岔路，你只能走其中一条，却想知道走另一条会怎样。

试试这样：下次看到宣称某种做法“有效”的新闻标题时，问问自己，如果没有这种做法，结果会怎样。

潜在结果框架通过比较世界的两种状态来定义因果关系：实际发生了什么，以及换一种处理方式或条件，本会发生什么。每个人或研究对象在每种可能的条件下，都有一个潜在结果，但我们只能观察到其中一个。这就带来了因果推断的根本问题：我们无法同时看到同一个人的两种结果，因此永远无法直接观察到他身上的因果效应。

这个框架的核心是：个体的因果效应被定义为不同潜在结果之间的差异，尽管我们永远无法直接测量这个差异。

潜在结果框架也称为鲁宾因果模型。唐纳德·鲁宾在耶日·内曼1923年早期工作的基础上，于20世纪70年代将其形式化。这个框架用反事实量来定义因果效应：每个研究单位在接受处理时都有一个潜在结果（Y₁），在对照条件下也有一个潜在结果（Y₀），但我们只能观察到其中一个。个体因果效应是 Y₁ - Y₀，而平均处理效应（ATE）是这个差值在总体中的期望值，也就是总体平均值。Holland（1986）将其称为“因果推断的根本问题”：我们永远无法同时观察到同一个研究单位的两个潜在结果 [2]。

潜在结果框架有几个重要局限。首先，它假设一致性：处理的具体版本有明确定义，而且所有研究单位接受的版本都相同。但现实中的干预往往有多种实施版本，这让因果判断变得复杂，比如，“这项培训计划”到底指的是什么？其次，它要求满足稳定单位处理值假设（SUTVA），意思是一个研究单位接受的处理不会影响另一个单位的结果，单位之间不存在干扰；但在存在网络效应或群体免疫的情境中，这个假设就不成立。第三，面对动态决策，也就是处理选择取决于过去结果的情况，这个框架需要更复杂的建模。第四，它主要关注总体中的平均效应，个体层面的因果效应从根本上仍然无法直接观察。最后，这个框架并不说明因果效应通过什么机制发挥作用；它定义了因果效应是什么，却没有解释为什么会发生。因此，要用它作出有用的解释，还需要结合相关领域的知识。