1.3 随机对照试验

随机对照试验（Random Control Trial，RCT）是因果关系推断的试验性研究方法，由统计学家费舍尔提出，被公认为因果关系推断的黄金法则[2-3]。随机对照试验的主要目的是采用人工干预的方式消除混杂因子对因果效应评估的影响，是真正的人为实施的控制与干预操作，观测由此引起的事物或现象的变化来推断变量之间的因果关系。例如，假设研究人员测试一种药物的治疗效应，通过类似抛硬币的方式随机地把志愿者分成两组，其中的一组称为处理组（Treatment Group），另一组称为对照组（Control Group）。处理组的志愿者服用药物，对照组的志愿者不服用药物（或安慰剂），最后研究人员通过比较处理组和对照组的治疗效果的差异，获得最终的药物的治疗效应。在理想情况下，每个志愿者将被随机分配到处理组或对照组，随机分配机制保证了处理组和对照组在所有方面尽量相同或相似（即处理组和对照组具有同质性），通过这种方式使得混杂因子失效，从而达到消除混杂偏差的目的。如果没有随机性分配机制，由于每个志愿者体质、性别、年龄等个人特征不同，那么体质、性别、年龄等这些潜在的混杂因子会使得处理组和对照组中的志愿者不具有可比性，使得研究人员无法得到真正的药物的治疗效应。

然而，在多数情况下，由于随机对照试验的代价高，或者受到其他客观条件、伦理道德等因素的限制，因此不具有可行性。例如，估计孕妇怀孕期间吸烟对婴儿出生体重的影响，我们不能强迫孕妇在孕期吸烟。随着数据收集手段的提高，研究人员收集了大量的观测数据，在随机对照试验不可行的情况下，研究人员试图从观测数据中推断因果关系。但是仅仅依靠观测数据真正区分因果关系与相关关系是一项复杂且困难的任务。因此如何实现在不需要真正实施人为干预的情况下，直接从观测数据中进行因果关系推断已成为因果推断领域的主流研究方向。