第八章 因果关系的推断(沈洪兵主编,第1版)
第8章 病因与病因推断
B，C —— a不出现，b，c
D，E —— a不出现，d，e F，G —— a不出现，f，g
因素a是疾病 A的充分条件
举例
如在全部非AIDS患者（对照，非A）发现无HIV感 染标记（a不出现），表明HIV是AIDS的充分条件
2021/3/8
35
3. 同异并用法joint method of agreement and difference
3. 拮抗作用
联合作用的总效应小于多种病因分别作用的总和 AB ＜ A ＋ B，如某些农药之间的拮抗作用
4. 独立作用
各种病因作用的靶器官不同，所引发的生物效应互不干扰，其 联合作用表现为各自的效应
2021/3/8
19
四、病因间的关一病
一因多病
一种因素仅引起 一种疾病的发生
强调宿主与环境的密切关系
物理、化学环境 社会环境
物理、化学环境
社会环境 遗传内核
宿主
失衡
宿主
生物环境
生物环境
健康
疾病
2021/3/8
12
(二) 疾病因素模型 model of disease factors
外围远因：流行病学危险因素 致病机制近因：基础或临床医学病因
社会经济因素 生物学因素
其他环境因素
2021/3/8
38
【知识点8-3】
假设演绎法又称为反推理法或解释归纳法，最早 由Hershel提出。其推理形式为
(1) 因为假设H，所以推出证据（演绎推理） (2) 因为获得证据E，所以反推假设H成立（归纳推理）
检验假设第一步 病例对照研究
比较病例组与对照组危险因素的暴露率 尤其适用于罕见病(患病率较低的疾病)的病因研究 以 OR 值估计相对危险度 可确定统计学关联的存在，不能确定因果关联
第八章 研究的真实性与因果推断
是否患病或暴露 现况 多因多果 无 现患率、暴露率
RR、AR、PAR、 OR、AR%、 PAR% AR%、PAR%
提出病因线索 可迅速获得结果; 可了解基线率
提出、初步验证 样本小,获结果快; 费用低;适于少见 病
进一步验证 资料准确,结果可 靠;结论说服力强; 可直接计算RR;
缺点
不易确定因果关 选择及回忆偏倚大, 系;不适于病程短、 样本代表性差,仅 死亡快的病和少 能计算OR,难判断 见病 时间前后关系
病因推断
非因果关联
选择偏倚 观察偏倚 混杂等
二、因果关联（causal association）
1、继发 关联 黄色瘤(E) ? 冠心病(D) 高血清胆 胆固醇(C) 2、直接 关联 歪曲
直接因果关联 静脉吸毒(E) 性乱 HIV 感染(D)
一、因果推断标准的发展 1、Henle-koch原理（1882）：
HBV持续感染
PHC
(E)有
PHC组HBV感染率高于对照 HBV感染组肝癌发病率高 HBV感染率↓PHC发病率↓
证据
无 假设(H)
HBV感染率≠PHC发病率 →证据(E)
条件 C
因素
二、Mill准则：
1、求同法（methodｏｆagreement）：在不同的事 件中寻找共同点。不同的事件或情况与一种疾病存在 关联，而这多种事件或情况均有一个共同点（因素）， 则该点（因素）可能是该病病因。（1958年川西平原 不明原因发热，农民和国家职工均有下水劳动史—— 钩体病） 2、求异法（method of difference）：在不同的事件 中寻找差异点。（吸烟者肺癌发病率显著高于不吸烟 者，吸烟可能是原因） 3、共变法（method of concomitant variation）： 当某因素的频率或强度发生变化某病发病率也随之变 化时，该因素可能是该病病因（吸烟量增加，肺癌发 病OR值增加）
学术研究中的因果关系推断
学术研究中的因果关系推断摘要：因果关系推断是学术研究中的重要问题，它涉及到对现象之间关系的理解和解释。
在许多科学领域中，因果关系推断是至关重要的，因为它可以帮助我们更好地理解自然现象，预测未来事件，以及制定有效的干预措施。
本文将讨论因果关系推断的重要性，介绍常见的因果关系推断方法，以及在学术研究中应用这些方法时需要注意的问题。
一、引言因果关系是科学研究中一个核心概念，它指的是一个事件或行为导致另一个事件或行为发生变化的关系。
在许多科学领域中，因果关系推断是至关重要的，因为它可以帮助我们更好地理解自然现象，预测未来事件，以及制定有效的干预措施。
然而，因果关系推断是一个复杂的问题，因为它涉及到许多不确定性和偏见。
因此，我们需要使用科学的方法和技术来处理这个问题。
二、因果关系推断的方法1.历史对照和历史比较历史对照和历史比较是一种常见的因果关系推断方法。
这种方法涉及到将一个现象与其他相似但未受干预的现象进行比较。
通过比较两个现象在不同条件下的表现，我们可以推断出其中一个现象是否导致了另一个现象的变化。
2.实验设计实验设计是一种更为精确的因果关系推断方法。
在实验设计中，研究者控制了某些变量，以观察其他变量之间的关系。
这种方法可以提供更为可靠的因果关系证据，但也需要更多的时间和资源。
3.统计关联和随机对照试验统计关联和随机对照试验是另一种常见的因果关系推断方法。
统计关联是指两个现象之间存在某种程度的联系，而随机对照试验则是一种在控制条件下进行的研究方法，可以提供更为可靠的因果关系证据。
三、应用中的注意事项1.样本选择和数据质量在因果关系推断中，样本选择和数据质量是非常重要的。
如果样本选择不当或数据质量较差，则可能会影响推断的准确性。
因此，在进行因果关系推断时，我们需要选择具有代表性的样本，并确保数据的质量。
2.变量控制和混杂因素在因果关系推断中，变量控制和混杂因素是非常关键的。
如果一个变量与其他变量相互作用，那么它可能会导致因果关系的混淆。
简述因果关联的推断标准 预防医学
简述因果关联的推断标准预防医学
因果关联是指一件事物的发生导致另一件事物的发生。
在预防医
学中，正确推断因果关联是非常重要的，因为只有正确地认识因果关系，才能制定出有效的预防措施。
因此，正确推断因果关联需要遵循
以下几个标准：
1. 时间顺序：因果关系必须具有时间顺序性，即因果关系的因
必须先于结果的发生。
2. 定量回答：因果关系必须具有定量回答性，即因果关系的增
加必须伴随着结果的增加，而因果关系的减少必须伴随着结果的减少。
3. 相关性：因果关系必须具有相关性，即因素之间的变化必须
与结果之间的变化相关。
4. 非随机性：因果关系必须具有非随机性，即因素的变化必须
与结果的变化有关，而不是由于随机因素的改变。
5. 一致性：因果关系必须具有一致性，即独立的研究应该得到
相同的结论。
总之，正确推断因果关联是预防医学研究的基础，只有遵循以上
几个标准，才能得出可靠的结论。
学术研究中的因果关系推断
学术研究中的因果关系推断摘要：因果关系推断是科学研究中的一个重要问题。
在学术研究中，通过对相关数据和实验结果的深入分析，可以确定事物之间的因果关系，进而为科学进步和人类福祉做出贡献。
本文旨在介绍因果关系推断的基本概念、方法和技术，并讨论其在学术研究中的应用。
一、引言因果关系是科学研究的核心问题之一。
当我们观察两个或多个变量之间的关联时，确定它们之间的因果关系是非常重要的。
因果关系推断对于理解自然现象、预测未来趋势、制定有效的干预措施以及评估政策效果等方面具有重要意义。
在学术研究中，因果关系推断的方法和技术得到了广泛的应用和发展。
二、因果关系推断的基本概念和方法1.因果链：一个事件（因）导致另一个事件（果）的过程称为因果链。
在因果链中，因和果之间的时间顺序、相关性和其他因素的排除是关键特征。
2.随机对照实验：随机对照实验是确定因果关系最可靠的方法之一。
通过将研究对象随机分配到不同的干预组中，可以控制其他潜在的混淆变量，并评估干预措施的效果。
3.历史控制组：历史控制组是一种常见的因果关系推断方法，用于比较研究对象在不同时间点的变化。
通过与对照组的比较，可以评估研究组的干预效果。
4.回归分析：回归分析是一种统计方法，用于分析变量之间的关联。
通过建立回归模型，可以评估一个或多个变量对另一个变量的影响，从而推断因果关系。
5.倾向性匹配：倾向性匹配是一种技术，用于比较类似研究对象在不同情况下的结果。
通过匹配研究组和对照组之间的相似性，可以排除其他潜在的混淆变量对结果的影响。
三、因果关系推断的技术和工具1.统计软件：统计分析软件如R和SPSS是进行因果关系推断的重要工具。
这些软件提供了丰富的统计方法和工具，帮助研究人员分析和解释数据。
2.人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术，如深度学习和强化学习，在因果关系推断中也发挥了重要作用。
这些技术可以自动学习和识别数据中的模式，从而为因果推断提供新的视角和方法。
第八章-因果关系的推断(沈洪兵主编-第1版)
多个研究结果的一致性或可重复性增强了因果联系的可能性。
2012年3月～6月
流行病学
6、关联的剂量-反应关系（dose-response relationship） 关联强度的一种特殊表现形式。
排除
因果关联
A
C
?
2012年3月～6月
B
继发关联（间接关联）
流行病学
第二节 因果关联的推断
因果关联（causal association）：
根据概率论因果观，因果关联就是有时间先后 的相关关系，病因就指那些使疾病发生概率升高的 因素，这也正是危险因素的含义。
暴露组的发病率显著高于非暴露组的发病率， 也就是病因（暴露条件E）与疾病（D）有统计学关 联。
病因推断
是否符合实际？ ↓
结合各方面因素
进行综合分析、
推断
2012年3月～6月
流行病学
临床资料 病理资料，等
描述流行病学
暴露因素/ 疾病三间分布
形成假设
实验流行病学 干预实验
2012年3月～6月
分析流行病学
暴露因素/ 疾病关联分析
检验、验证假设
病因推断
横断面研究
流
纵向研究
生态学研究
行
疾病监测
病
学
逻辑推理 综合分析
2012年3月～6月
流行病学
第二节 因果关联的推断
如何确定病因尤为重要：
描述（频度和分布）→形成病因假设 → 检验假设 →验证假设
‖ 描述流行病学
↓
积累分布数据 探索流行因素
简述因果关联的推断标准
简述因果关联的推断标准因果关联的推断标准有8个，其中关联的时间顺序是必须满足的;关联的强度，关联的可重复性，剂量反应关系及实验证据有非常重要的意义;其他标准可作为判断病因时的参考。
1，关联的时序性，指因与果出现的时间顺序，有因才有果，作为原因一定发生在结果之前，这在病因判断中是唯一要求必备的条件。
(暴露因素与疾病发生的时间顺序，在前瞻性队列研究中容易判断，但在病例对照研究或横断面研究中则常常难以断定)。
2，关联的强度，指疾病与暴露因素之间关联程度的大小，常用OR或RR值来描述。
在除外偏倚和随机误差的条件下，关联的强度可作为判别因果关系和建立病因假说的依据，关联强度越大存在因果关联的可能性也越大。
3，关联的可重复性，指某因素与某疾病的关联在不同研究背景下、不同研究者用不同的研究方法约可获得一致性的结论。
重复出现的次数越多，因果推断越有说服力。
4，关联的特异性，指某因素只能引起某种特定的疾病，也就是说某种疾病的发生必须有某种因素的暴露才会出现。
从传染病的病因研究角度来看，常可确立某病原微生物与某疾病之间的特异性因果关联。
而从慢性非传染病角度来讲，大多情况下不易确立某因素与某疾病间的特异性。
5，剂量-反应关系，指某因素暴露的剂量、时间与某种疾病的发生之间存在的一种阶梯曲线，即暴露剂量越大、时间越长则疾病发生的概率也越大。
6，生物学合理性，指能从生物学发病机制上建立因果关联的合理性，即所观察到的因果关联可以用已知的生物学知识加以合理解释。
7，关联的一致性，指某因素与疾病之间的关联与该病已知的自然史和生物学原理相一致。
8，实验证据，指用实验方法证实去除可疑病因可引起某疾病发生频率的下降或消灭，则表明该因果关联存在终止效应，其作为因果关联的判定标准论证强度很高。
实验证据可来自人群现场试验，也可来自临床试验或基础医学实验。
因果关系的判断是复杂的，在因果关系的判断中，并不一定要求8条标准全部满足。
但满足的条件越多，则其因果关联成立的可能性越大，误判的可能性就越小。
经济学中的推断与因果关系
经济学中的推断与因果关系经济学是研究资源配置和经济活动的学科，其中推断与因果关系是该领域中一项重要的研究方法和理论。
本文将探讨经济学中的推断与因果关系的概念、方法和应用。
一、推断与因果关系的概念1.1 推断的定义推断是基于观察到的现象和数据，通过逻辑推理得出结论的过程。
在经济学中，推断用于解释和预测经济现象和行为。
1.2 因果关系的定义因果关系是指一个事件、变量或行为对另一个事件、变量或行为产生直接或间接的影响和影响的方式。
在经济学中，因果关系是研究经济现象和现象之间关联的重要概念。
二、推断与因果关系的方法2.1 归纳推理归纳推理是从特殊到一般的推理过程，基于已知的特殊情况下推断出普遍的规律。
在经济学中，归纳推理被用于从实证数据中提取出一般性的经济原理。
2.2 演绎推理演绎推理是从一般到特殊的推理过程，基于已知的一般规律推导出特殊情况下的结论。
在经济学中，演绎推理常常用于推断经济政策的影响和效果。
2.3 实证研究实证研究是通过对现实数据的观察和分析，来推断经济现象之间的因果关系。
经济学家通常使用实证研究方法来验证经济理论的有效性和解释经济现象的原因。
三、推断与因果关系的应用3.1 政策评估推断与因果关系的方法被广泛应用于评估经济政策的效果和影响。
例如，经济学家可以通过与未受政策影响的对照组进行比较，来推断某一政策对就业率或经济增长率的影响。
3.2 企业决策推断与因果关系的方法也可以用于企业决策的支持。
企业可以通过分析市场变量和自身决策的因果关系，来制定更有效的营销策略和生产计划。
3.3 经济预测推断与因果关系的方法在经济预测中起着重要的作用。
经济学家可以通过分析历史数据和特定经济变量之间的关系，来预测未来的经济趋势和发展方向。
四、结论推断与因果关系是经济学中的重要研究方法和理论，它们帮助我们理解和解释经济现象和行为。
归纳推理、演绎推理和实证研究是推断与因果关系的常用方法，可以应用于政策评估、企业决策和经济预测等领域。
因果推断与因果分析
因果推断与因果分析因果推断与因果分析是科学研究中常用的方法，用于确定一个因素是否引起了一个事件或现象。
在各个学科领域，因果推断和因果分析都扮演着重要的角色，有助于我们理解和解释各种现象。
一、因果推断的概念与原理因果推断是通过识别和分析某个事件或现象的可能原因与结果之间的关系，来确定因果关系的推测性推断过程。
该过程主要基于以下几个原理：1）相关性：因果关系必然具有相关性，即两者之间存在一定程度的关联；2）时间顺序：因果关系中，原因必定在结果之前；3）排除他因：推断中需排除其他潜在原因对结果的影响。
二、因果分析的步骤与方法1. 问题定义：明确研究中要解答的问题，并确定要分析的因素和结果。
2. 数据收集：收集与所研究问题相关的数据，可以是实验数据、观察数据或历史数据。
3. 数据分析：运用统计学和相关方法对数据进行分析，以得出结果和因素之间的关系。
4. 结果解释：根据数据分析结果，解释因果关系的可能性，并对研究问题进行回答。
常用的因果分析方法包括回归分析、实验设计、因果图等。
三、因果推断和因果分析的应用因果推断和因果分析在不同领域具有广泛的应用，以下是一些典型应用领域：1. 医学研究：通过随机对照试验等因果分析方法，确定药物治疗对于疾病症状的效果。
2. 经济学研究：通过经济模型和统计分析，探讨政策变化对经济增长的影响。
3. 教育研究：利用实验设计和统计分析方法，研究不同教育政策对学生学习成绩的影响。
4. 社会学研究：通过样本调查和回归分析，探讨社会因素对人们价值观和行为的影响。
5. 环境科学研究：通过分析大气、水域和土壤中的污染物，确定其对生态环境和人类健康的潜在危害。
四、因果推断和因果分析的局限性虽然因果推断和因果分析在科学研究中具有重要价值，但也存在一些局限性和挑战：1. 伦理和实践问题：某些实验条件下进行因果分析可能违背伦理原则或不可行。
2. 多因素影响：实际情况中，一个结果往往受多个因素的影响，确定单一因素的因果关系具有一定困难。
因果逻辑知识点范文
因果逻辑知识点范文因果逻辑是一种思维方式，用于分析和推断事件之间的因果关系。
它被广泛运用于科学研究、哲学思考和日常生活中。
掌握因果逻辑的知识点，可以帮助我们更加准确地理解事物之间的关联，并且能够有效地进行推理和解决问题。
以下是因果逻辑的一些重要知识点：1.因果关系：因果关系是指一个事件（因）导致或引起另一个事件的发生（果）。
因果关系可以是直接的或间接的，它们可以在时间上前后发生，或者是同时发生。
因果关系可以通过实证研究或推理推断来确定。
2.必要条件和充分条件：在因果逻辑中，必要条件是指在其中一种条件下必须满足的条件，没有它，事件无法发生；而充分条件是指一个条件足够导致另一个事件发生，但并不是必须的。
理解必要条件和充分条件对于确定因果关系至关重要。
3.相关性与因果性：相关性是指两个事件之间的关联，但并不一定是因果关系。
相关性可以是巧合的，而不是必然的结果。
因果关系则是更为深入的关系，其中一个事件直接或间接地导致了另一个事件的发生。
4.隐藏的因素：在分析因果关系时，可能存在一些隐藏的因素。
这些因素对于我们理解事件之间的因果关系是关键的，因为它们可能是导致事件发生的真正原因。
而忽略这些隐藏的因素可能导致我们对事件的解释有误。
5.相反的因果关系：有时候，我们可能将因果关系逆转过来，即错误地将结果作为原因，将原因作为结果。
这是因为每个事件都可能有多个原因和结果。
因此，在分析因果关系时，需要仔细评估和检查可能的原因和结果。
6.统计相关性与因果关系：统计相关性是指两个变量之间的关系，通过相关系数来衡量。
然而，统计相关性并不能证明因果关系。
因为关联性只能告诉我们两个变量之间有关联，而无法确定其中哪一个是原因，哪一个是结果。
7.平行因果关系：在一些情况下，两个事件可能并不直接相互影响，而是受到相同的因素影响。
这种情况下，我们称之为平行因果关系。
在分析这种关系时，需要考虑到可以解释两个事件的共同原因。
8.误导性因果关系：有时候，当我们看到两个事件之间的关系时，我们可能会错误地认为其中一个事件是导致另一个事件发生的原因，而实际上它们只是同时发生的结果。
因果分析法优选全文
8.2.2 一元线性回归分析的应用
步骤2、
由散点图可以看出，销售额随广告费大致呈线 性增长趋势，也符合一般规律，因此，寻求最 佳拟合直线方程
Yˆi a bXi
需要确定参数a和b；
21
8.2.2 一元线性回归分析的应用
步骤3、由上面得出的公式计算a和b，
a
1 n
( Yi
b
Xi
)
b
我们将变量y与p个变量x1, x2, …, xp之间存在的某种函数关 系表示为：y = f(x1, x2, …, xp)。
某企业生产一种商品，年销售额记为y，商品价格为100元， 销售量记为x，则：y = 100x；
8
8.1 市场变量的因果关系
（二）非确定性因果关系的数学模型
变量之间有因果关系，但它们之间的因果关系还没 有到一个变量（或多个变量）能完全决定另一个变 量的程度。 是一种非确定性数量关系， 数量关系随着不同时期或不同地区会有所变化；
3）|r| 1，两个变量之间的线性相关程度就越高； |r| 0，两个变量之间的线性相关程度就越低。
29
8.2.2 一元线性回归分析的应用
一般情况下，
|r| > 0.7
为高度线性相关；
0.3 < |r| < 0.7 为中度线性相关；
|r| < 0.3
为低度线性相关。
通常，当|r|=0时，回归方程中的参数b=0，说明因变量Y 的取值与自变量X无关，称Y与X无线性相关关系。
S总
(Yi Y )2
Yi2 (
Yi )2 n
SYY
36
8.2.2 一元线性回归分析的应用
3
8.1 市场变量的因果关系
实习 病因因果推断
1
流行病学研究方法
…
2
流行病学任务的三个阶段
建立假说
揭示现象
流行 分布 描述性流行 病学方法
检验假说
找出原因
原因 影响因素 分析性流行 病学方法
证实假说
提供措施 策略 措施
实验性流行 病学方法
3
现况研究基本特点
开始时一般不设对照组 现况研究的特定时间 在确定因果联系时受到限制 对不会发生改变的暴露因素，可以提示因果联系
16
关联的强度
关联的强度越大，同弱关联相比，该关联为因果的可能 性就越大 一个强关联如果为混杂因素所致，该混杂因素与疾病的 关联将更强 弱的关联更可能是未识别的偏倚所致
17
关联强度的测定
OR（病例对照研究） RR（队列研究） PF (实验研究） 剂量-反应关系 生态学相关
18
关联的可重复性
在不同的人群、地区和时间可以重复观察到 特点 实验性研究＞观察性研究 可重复性使因果关联的可能性增加 少数或个别研究的不同不能简单反驳因果假设
21
慢性非传染性疾病病因研究
疾病的外围远因的研究参考以下步骤： （1）根据既往暴露和疾病资料，对疾病进行三间分布
的研究，初步探讨病因线索； （2）运用病例对照研究初步验证因果关系； （3）采用队列研究方法确证因果关系； （4）同时开展预防实验研究，反证因果关系； （5）此外应对危险因素的致病机制进行研究找出二者
4
现况研究用途
掌握目标群体中疾病或健康状况的分布 提供疾病病因研究的线索 确定高危人群 评价疾病监测、预防接种等防治措施效果
5
病例对照研究基本特点
疾病发生后进行 分成病例组与对照组 暴露是由研究对象从现在对过去的回顾 由“果”推“因”
临床科研方法课件 第八章病因学研究与因果推断
第一节 病因的概念
二、流行病学病因观
生物病因论： 19世纪未，单一病因(生物病因)论，认为每一种疾病都是由“活的传染 物”即病原微生物所致，结核杆菌→结核病、炭疽杆菌→炭疽病。著名 学者Coch提出关于确定病因的Coch原则:
(1)患者体内均有引起该病的病原体存在； (2)该病原体能从患该病的患者体内被分离培养，而且可纯化； (3)用该病原体接种易感动物，能够复制出该种疾病； (4)然后，从这种被感染的动物体内，又能分离出该病原体，并可鉴定。
第三节病因特性与病因模型
二、病因模型
轮状模型
遗
传
内 核
社会环境
生 宿主
理
物
化
环
环
境
境
强调疾病的发生是宿主 和环境相互作用的结果， 环境又分为生物、理化 和社会环境，宿主还包 括遗传内核。 模型中各部分的相对大 小反映了在疾病发生中 所起作用的大小。
第三节病因特性与病因模型
二、病因模型
病因网（病因网络模型）
X is
X is
Necessary sufficient
①+
+ 几乎不存在，传统因果观的认识；
②+
- 病原体、营养缺乏病的营养素等；
③-
+ 实际上也不存在；
④-
- 绝大多数病因如此。
第二节 因果联结方式
第二节 因果联结方式
一、单因模式
单因单果 病因
发病 未发病
未受感染 隐性感染
单一病因引起单一疾病，是因果联系中，特异性关系的充分体现。 从现代病因观来看，这种情况基本不存在。
第四节 病因学研究的基本过程与方法
一、提出病因假设
途径二、临床特殊病例的发现
因果推断 条件准则
因果推断条件准则
在因果推断中，有几个重要的准则需要遵循：
1.排除其他可能性：在确定两个事件之间存在因果关系之前，必须先排除其他可能导致这种关系的原因。
也就是说，需要充分考虑并排除其他所有可能的相关因素，以避免误判。
2.时间顺序：在确定两个事件之间是否存在因果关系时，必须要有时间顺序。
也就是说，作为原因的事件必须发生在结果之前。
这是因果关系中最为基本和重要的准则。
3.相关性：在进行因果推断时，必须要有相关性。
也就是说，在两个事件之间存在相关性时，才能认为它们之间存在因果关系。
这种相关性可以是统计上的显著关联，或者是通过实验和观察得到的一贯表现。
4.条件性：需要注意条件性准则，即因果关系并不是固定不变的，而是有条件的。
在某些条件下，一个事件可能是另一个事件的原因，而在其他条件下则不然。
因此，在推断因果关系时，需要考虑所有可能的条件和环境因素。
5.实验证据：实验证据是因果推断的重要准则之一。
通过实验可以控制和观察变量，从而更准确地确定因果关系。
实验证据可以提供直接和有力的证据来支持因果关系的存在。
以上就是进行因果推断时需要遵循的一些重要准则。
这些准则并非绝对,但在大多数情况下能够提供指导和帮助我们更加准确地推断因果关系。
耿直 因果推断笔记
耿直因果推断笔记
耿直，因果推断笔记
一、因果关系的基本概念
因果关系是指两个事件之间的作用关系，其中一个事件是另一个事件的结果。
这种关系具有方向性，即原因在前，结果在后，并且不是基于巧合的。
二、因果关系的判断方法
1. 考虑各种可能的原因和结果，并评估它们的可能性。
2. 考虑是否存在科学证据支持因果关系的存在。
3. 考虑是否存在时间上的先后顺序，即原因是否在结果之前发生。
4. 考虑是否存在其他潜在的混淆因素，这些因素可能会影响结果的发生。
三、因果关系的证明标准
1. 确定因果关系是否存在，需要达到排除合理怀疑的标准。
这意味着必须要有足够的证据来证明因果关系的存在，并且这种关系不能被其他合理的解释所推翻。
2. 在证明因果关系时，需要考虑证据的可靠性、一致性和充分性。
这些因素将有助于确定因果关系的存在与否。
四、因果关系的应用
1. 法律领域：在法律领域中，因果关系的证明对于确定责任和赔偿非常重要。
例如，在侵权案件中，必须证明侵权行为和损害结果之间存在因果关系，才能追究侵权责任。
2. 社会科学领域：在社会科学领域中，因果关系的证明对于解释社会现象和制定政策非常重要。
例如，在经济学中，必须证明某个政策或因素对经济结果的影响，才能制定有效的经济政策。
3. 医学领域：在医学领域中，因果关系的证明对于诊断和治疗疾病非常重要。
例如，在确定病因时，必须证明某种疾病与特定的生活方式或环境因素之间存在因果关系，才能制定有效的治疗方案。
流行病学-第八章-病因与因果关系ppt课件
生物 环境 机体
社会 环境
（生态学模型
模学 式模
遗传
－轮状模式）
病因
环境
）型 －
.
理化 环境
4
1. 病因的定义
现代流行病学的病因定义
Lilienfeld：
那些能使人群发病概率升高的
因素，就可认为是病因，其中
某个或多个因素不存在时，人
群疾病频率就会下降。
Lilienfeld AM.
（1920-1984） 约翰.霍普金斯大学
流行病学教授
.
5
流行病学一般将病因称为危险因素（risk factor）或决定因素（determinant）, 其含义就是指能使疾病发生概率升高的 因素。
.
6
2. 病因模型 ▪ 生态学模型 ▪ 疾病因素模型 ▪ 病因网络模型
.
7
1）. 生态学模型 ✓将机体与环境作为一个整体来考虑 ✓分类
流行病学三角模型 轮状模型
.
38
第二节 因果推断的逻辑方法
保证对照的有效性
各组除了处理因素不同，所有其他因素应尽可能相同。 有可比性的对照，才是有效的对照。
各组干扰（非处理因素）的可比性 各组效应测量的可比性
.
39
第三节 统计关联到因果关联 统计学关联 因果关联
.
40
第三节 统计关联到因果关联
一、统计学关联
狭义的统计学关联（association） 指分类资料的相关
.
8
宿主
生物环境
动因
遗传内核 环境
社会环境
宿主
理化环境
图6 流行病学三角
图7 轮状模型
.
9
2）. 疾病因素模型 ✓特点
因果关系的推断
静脉注射吸毒 共用注射器 注射器污染HIV
HIV感染 艾滋病发作
16
第16页，本讲稿共36页
17
第17页，本讲稿共36页
三间分布
临床观察
实验室检查
第二节 因果关联的推断
理论推测
一…、…探讨病因的基本原则（步骤、过程）
寻求病因线索
Mill准则
提出病因假设 （Ｅ与Ｄ可能有联系）
1、联系的时间顺序（time sequence of association） 前“因” →后 “果”。暴露因素出现在前，发病或死亡或其 它结局出现在后，这是判断因果关联的一个必要条件。
怀疑病因X→疾病Y，则X必须发生于Y之前 实验和队列研究＞病例对照和生态学研究＞横断面研究
慢性病需注意X与Y的时间间隔。如石棉暴露与肺癌（10-15年）
分析性研究 实验性研究
验证病因假设 （Ｅ与Ｄ是否存在联系）
病因判断标准
导出结论 （是否因果联系） 18
第18页，本讲稿共36页
如何形成工作假设（即病因假设）：
Mill’s canon 密尔氏准则：
1、求同法（method of agreement）：或称“异中求同 法”。 对不同的场合或事物，找它们的共同点—正像找发 病人群的共同点或找发病地方的共性。
同一暴露因素与疾病的关联，在不同时间、不同地区以及不同的人群中 由不同的研究者获得同样的或类似的结果。
可重复性使因果关联的可能性增加 少数或个别研究的不同不能简单反驳因果假设
34
第34页，本讲稿共36页
4、关联的合理性（biological plausibility of association）
疾病频率 及其分布
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2012年3月～6月
流行病学
第二节
因果关联的推断
如何确定病因尤为重要：
描述（频度和分布） 形成病因假设 → 检验假设 →验证假设 → ‖ ‖ ‖ ‖ 病例对照研究 实验流行病学 描述流行病学 逻辑推理 队列研究 ↓ Mill’s准则 ↓
积累分布数据 探索流行因素 （求同法、求
异法、排除法、 共变法，等）
流行病学
2012年3月～6月
因果推断的标准（希尔标准，Hill criteria）： 1、关联的时间顺序（temporality of the association）
从“因” → “果”，是必要和前提条件。最为重要的标 准，放之四海而皆准。 慢性病的潜伏期问题。 2、关联的强度(strength of the association) 一般用相对危险度RR（队列研究）或优势比 OR（病例对照研究）来表示。关联强度越大，因果关联的可 能性就越大 3、关联的特异性（specificity of the association） 指因果一一对应的关系，“如是因，如是果” 4、关联的分布一致性（ coherence of the association） 因素与疾病的联系在疾病自然史、生物学特征等方面相符合。 5、关联的一致性（consistency of the association） 多个研究结果的一致性或可重复性增强了因果联系的可能性。
A
C
?
B
继发关联（间接关联）
2012年3月～6月
流行病学
第二节
因果关联的推断
因果关联（causal association）：
根据概率论因果观，因果关联就是有时间先后 的相关关系，病因就指那些使疾病发生概率升高的 因素，这也正是危险因素的含义。 暴露组的发病率显著高于非暴露组的发病率， 也就是病因（暴露条件E）与疾病（D）有统计学关 联。 统计学关联是判断因果关联的必要前提。
2012年3月～6月
流行病学
第一节
二、病因模型：
病因的概念
1、病因－宿主－环境模型 （agent-host-environment model）：
宿主 又称流行病学三角 （epidemiologic triangle）： 强调致病因素、环境和宿主 三方面的密切关系。 平衡状态一旦被打破，就要 发生疾病。
流行病学
第二节
D
因果关联的推断
合计
统计学关联的表示：
D
E E 合计
如果
a c a＋ c
b d b ＋d
2
a＋b c＋d
N
a c （ c 检验） a +b c+d
则E和D之间存在统计学关联
2012年3月～6月
流行病学
第二节
因果关联的推断
★ 统计学关联的本质：
任何因素和疾病之间的“统计学”上的联 系都有可能是病因、偏倚（系统误差）和机遇 （随机误差）三者或之一、之二造成。
2012年3月～6月
流行病学
第二节
因果关联的推断
统计学关联的整个判断进程如下：
暴露E与疾病D （提出假设） 有统计学关联否？ （排除偶然）
有
有时间先后否？合理否？ （ 前因后果） 有偏倚否？
无
（排除虚假）
2012年3月～6月
流行病学
第二节
因果关联的推断
疾病和可疑病因有统计学关联时，必须排除：
1、虚假关联（spurious association） 排除 因果关联 2、间接关联（indirect association）
流行病学
近因
第一节
病因的概念
4、病因网（web of causation）模型：
（1）类似“鱼网”的病因网。 （2）病因网的每一个节点是前面若干因素的结果， 又是后面若干结果的原因之一，最后的“总节 点”就是疾病终结局。 （3）病因网模型提供因果关系的完整路径，表达 清晰具体，系统性强，能很好地阐述复杂的因 果关系。
流行病学
2012年3月～6月
因果（X与Y）关联的几种联系方式
（1）单因单果 X
Y
（4）多因多果 X1
Y1
Y1
X2 :
Y2
（2）单因多果 X
Y2 : Yn
:
X1
（3）多因单果 X2 : Xn Y
Xn
Yn
（5）直接/间接病因 X1→X2…→Xn→ Y
2012年3月～6月
流行病学
第二节
因果关联的推断
因果推断的一般过程与步骤： 建立病因假设 检验和验证病因假设 病因推断标准评价
Why?
2012年3月～6月
流行病学
描述性研 究
现况调查
生态学研究
队列研究 病例对照研究
观察性研究
分析性研 究
流行病学研 究方法
临床试验
实验性研究
现场试验 社区干预试验
理论性研究
理论流行病学
流行病学方法研究
2012年3月～6月
流行病学
病因与病因推断
病因研究不仅同疾病的诊断有关，还直接关系到疾病 的治疗和预防。 流行病学中的病因和病因推断实际上是分析流行病学 的指导框架和评价准则，对于形成正确的因果思维和 准确的理解研究结果，是至关重要的。 流行病学的病因研究方法不仅对于预防医学的病因研 究，而且对于基础医学和临床医学的病因研究，都具 有重要的指导意义。
一种疾病三种充分病因的概念图解（Rothman, 1986）
上图所示每一个病因组合都是疾病的最低限度的充分病因 （即不存在任何多余的或无关的病因组分）。其中的因素A就是 必要病因，即没有它就不可能发病的病因。
2012年3月～6月
流行病学
第一节
病因的概念
充分病因：指有该病因存在，必定(概率为100%)导致
Koch补充说：
即使某传染病不能传给动物，但只要病原体有规律和排 他性存在（原理1、2条），就能证实因果联系。
流行病学
2012年3月～6月
第三ห้องสมุดไป่ตู้ 因果推断标准
美国“吸烟与健康报告”委员会提出的标准（1964）：
关联的时间顺序 关联的强度 关联的特异性 关联的一致性或可重复性 关联的连贯性或合理性（关联的合理性又称 “生物学上言之有理”。）
第八章
因果关系的推断
Causal Inference
2012年3月～6月
流行病学
当确切掌握疾病和健康状态的“三间分布” 态势后，必然要联想到以下三个问题：
▲为何不同时间发病（死亡）率不等？（When?） ▲为何不同地区发病（死亡）率不等？（Where?） ▲为何不同人群发病（死亡）率不等？（Who?）
2012年3月～6月
Host
流行病学
第一节
病因的概念
轮状模式：
2、轮状模型（wheel model）：
生物环境 社会环境
强调环境和机体两者 之间的密切关系，以及环 境多样性和机体的遗传易 感性(遗传因子)。
宿主
遗传内核
特点：
理化环境
外环、内环有伸缩性， 即各部分的相对大小可随 不同的疾病而有所变化。 流行病学
流行病学
2012年3月～6月
6、关联的剂量-反应关系（dose-response relationship） 关联强度的一种特殊表现形式。 7、关联的生物学合理性（biologic plausibility of the association） 也即“言之有理”：医学和生物学上的可能性。 8、实验证据（experimental evidence） 临床试验中清楚幽门螺旋杆菌可使十二指肠溃疡愈合。 9、关联的类似性（analogy of the association） 与另一个已经确立的因果关联非常类似。 上述标准中，必须满足关联的时间顺序。 在关联的判断中，满足上述条件越多，因果关联的可能性越 大，若不满足上述标准也不能否定因果关联的存在。
流行病学
病因
环境
2012年3月～6月
Epidemiological Triangle
Environment
Model of Disease
Agent
2012年3月～6月
Host
流行病学
Epidemiological Triangle
Environment
Model of Disease
Agent
或根据已有的知识
病因推断 是否符合实际？ ↓
结合各方面因素 进行综合分析、 推断
↓
2012年3月～6月
流行病学
描述流行病学 临床资料 病理资料，等
暴露因素/ 疾病三间分布
横断面研究 纵向研究 生态学研究 疾病监测 逻辑推理 综合分析
形成假设
病例对照研究 队列研究
分析流行病学 实验流行病学
暴露因素/ 疾病关联分析
流行病学
2012年3月～6月
因 果 关 系 及 其 推 论 过 程 （ 一 ）
2012年3月～6月
确定暴露和疾病是 否存在统计学联系
无统计学关联 随机误差
是否偏倚所致？ 无 非因果关联 有 确定偏倚种类
选择偏倚？ 信息偏倚？ 混杂偏倚？ 克服偏倚的影响 进行调整或重新设计研究
流行病学
因 果 关 系 及 其 推 论 过 程 （ 二 ）
确定暴露和疾病是 否存在统计学关联
有统计学关联 是否偏倚所致？ 否 是否符合因果推论的原则 否
非 因 果 关 联
是
确定偏倚种类
是 因 果 关 联
选择偏倚？ 信息偏倚？ 混杂偏倚？ 克服偏倚的影响 重新设计研究或进行调整 流行病学
2012年3月～6月
病因推断 过程 单纯前后关系，无病因关系的其他联系证据（偶然关联）
2012年3月～6月