2025年大學(xué)《應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)》專業(yè)題庫——因果推斷對社會政策的影響考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.以下哪項(xiàng)不是因果推斷需要解決的核心問題？A.內(nèi)生性B.樣本選擇偏差C.測量誤差D.混淆因素2.隨機(jī)對照試驗(yàn)被認(rèn)為是估計(jì)因果效應(yīng)的黃金標(biāo)準(zhǔn)，其主要優(yōu)勢在于能夠有效控制：A.測量誤差B.混淆因素C.樣本選擇偏差D.遺漏變量3.在一項(xiàng)關(guān)于教育政策對收入影響的研究中，研究者發(fā)現(xiàn)接受過高等教育的人平均收入更高。以下哪項(xiàng)解釋最能說明存在內(nèi)生性問題？A.受教育程度高的人可能更努力工作。B.受教育程度高的人家庭背景更優(yōu)越。C.受教育程度與個人能力相關(guān)。D.以上都是。4.工具變量方法的主要目的是解決內(nèi)生性問題，其關(guān)鍵在于找到的工具變量需要滿足：A.相關(guān)性B.排他性C.外生性D.以上都是。5.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)主要適用于以下哪種情況？A.數(shù)據(jù)存在大量缺失值。B.政策干預(yù)存在明確的閾值。C.變量之間存在非線性關(guān)系。D.樣本量過小。6.以下哪項(xiàng)不是因果發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)？A.排除混雜因素。B.確定變量之間的方向性。C.估計(jì)變量之間的相關(guān)強(qiáng)度。D.建立因果模型。7.在社會政策評估中，因果推斷的主要目的是：A.描述政策的實(shí)施情況。B.解釋政策實(shí)施的原因。C.評估政策的效果。D.預(yù)測政策未來的趨勢。8.以下哪項(xiàng)不是因果推斷在社會政策中應(yīng)用的倫理挑戰(zhàn)？A.實(shí)驗(yàn)對象的選擇。B.數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。C.政策干預(yù)的成本效益。D.研究結(jié)果的解釋。9.“安慰劑效應(yīng)”在因果推斷中主要指的是：A.政策干預(yù)本身沒有效果，但研究對象因?yàn)槠谕a(chǎn)生了積極的變化。B.政策干預(yù)的效果被夸大了。C.政策干預(yù)的效果被低估了。D.政策干預(yù)對研究對象產(chǎn)生了負(fù)面影響。10.在進(jìn)行因果推斷時(shí)，以下哪項(xiàng)做法是不恰當(dāng)?shù)?？A.明確研究問題，確定因果假設(shè)。B.選擇合適的研究設(shè)計(jì)和方法。C.忽略研究的倫理問題。D.對研究結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。二、簡答題1.簡述相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系之間的區(qū)別。2.簡述雙重差分法的基本原理及其適用條件。3.簡述斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)的主要步驟。4.簡述因果發(fā)現(xiàn)的主要方法和目標(biāo)。5.簡述在進(jìn)行社會政策評估時(shí)，如何運(yùn)用因果推斷方法解決內(nèi)生性問題。三、計(jì)算題假設(shè)你正在研究一項(xiàng)針對高中生的早期干預(yù)項(xiàng)目對其未來收入的影響。你收集了1000名高中生的數(shù)據(jù)，其中包括他們的干預(yù)組別（是否接受了早期干預(yù)項(xiàng)目）、受教育年限、家庭背景等因素。你計(jì)劃使用雙重差分法來評估該項(xiàng)目的效果。請簡述你將如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并解釋你需要滿足哪些假設(shè)條件。四、論述題結(jié)合你所學(xué)知識，論述因果推斷在社會政策制定和評估中的重要性，并分析其在應(yīng)用中面臨的主要挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.B*解析：樣本選擇偏差和測量誤差雖然會影響研究結(jié)果，但不是因果推斷需要解決的核心問題。因果推斷的核心問題是內(nèi)生性、混淆因素和遺漏變量，這些因素會導(dǎo)致變量之間看似存在的關(guān)系并非真正的因果關(guān)系。2.B*解析：隨機(jī)對照試驗(yàn)通過隨機(jī)分配干預(yù)，能夠確保處理組和控制組在其他方面盡可能相似，從而有效控制混淆因素，排除其他因素對結(jié)果的干擾，因此被認(rèn)為是估計(jì)因果效應(yīng)的黃金標(biāo)準(zhǔn)。3.D*解析：內(nèi)生性問題是指解釋變量與結(jié)果變量之間存在未觀測到的因素同時(shí)影響兩者，導(dǎo)致兩者之間的相關(guān)性并非完全由因果關(guān)系解釋。選項(xiàng)A、B、C都可能導(dǎo)致受教育程度與收入之間存在內(nèi)生性，因此都是正確的解釋。4.D*解析：工具變量需要滿足相關(guān)性（與內(nèi)生解釋變量相關(guān)）、外生性（與誤差項(xiàng)不相關(guān)）和排他性（只通過內(nèi)生解釋變量影響結(jié)果變量），這三個條件缺一不可。5.B*解析：斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)適用于存在明確政策干預(yù)閾值的情況，通過比較閾值兩側(cè)的結(jié)果差異來估計(jì)政策的因果效應(yīng)。6.C*解析：因果發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)是確定變量之間的方向性，建立因果模型，而不是估計(jì)變量之間的相關(guān)強(qiáng)度。相關(guān)強(qiáng)度是描述性統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容。7.C*解析：因果推斷的主要目的是評估政策的效果，即政策干預(yù)是否以及如何在多大程度上改變了結(jié)果變量。8.C*解析：政策干預(yù)的成本效益屬于政策評估的經(jīng)濟(jì)學(xué)范疇，而不是因果推斷的倫理挑戰(zhàn)。因果推斷的倫理挑戰(zhàn)主要關(guān)注實(shí)驗(yàn)對象的選擇、數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)、研究結(jié)果的社會影響等。9.A*解析：安慰劑效應(yīng)是指研究對象因?yàn)槠谕a(chǎn)生了積極的變化，即使干預(yù)本身沒有效果。在因果推斷中，安慰劑效應(yīng)會導(dǎo)致政策效果被高估。10.C*解析：在進(jìn)行因果推斷時(shí)，必須考慮研究的倫理問題，例如確保研究對象的知情同意、保護(hù)研究對象的隱私等。忽略研究的倫理問題是完全不恰當(dāng)?shù)?。二、簡答題1.相關(guān)關(guān)系是指變量之間存在統(tǒng)計(jì)上的相互依賴關(guān)系，而因果關(guān)系是指一個變量的變化會導(dǎo)致另一個變量的變化。相關(guān)關(guān)系不一定意味著因果關(guān)系，因果關(guān)系也一定存在相關(guān)關(guān)系。例如，冰淇淋銷量和溺水人數(shù)之間存在正相關(guān)關(guān)系，但這并不意味著吃冰淇淋會導(dǎo)致溺水，兩者都是由第三個因素（夏天天氣炎熱）導(dǎo)致的。2.雙重差分法的基本原理是通過比較政策干預(yù)組在政策實(shí)施前后的變化與控制組在政策實(shí)施前后的變化之差，來估計(jì)政策的因果效應(yīng)。其適用條件包括：政策干預(yù)存在明確的閾值、處理組和控制組在政策實(shí)施前結(jié)果變量和其他相關(guān)變量方面相似、政策干預(yù)對處理組的影響沒有受到其他因素干擾。3.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)的主要步驟包括：確定斷點(diǎn)、選擇合適的回歸模型、進(jìn)行回歸分析、檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。首先需要根據(jù)政策或自然事件確定一個明確的閾值，然后選擇合適的回歸模型，例如線性回歸或非線性回歸，將結(jié)果變量對斷點(diǎn)附近的變量進(jìn)行回歸分析，最后檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，例如使用不同的回歸模型或不同的斷點(diǎn)選擇。4.因果發(fā)現(xiàn)的主要方法包括基于圖的因果發(fā)現(xiàn)方法和基于評分的因果發(fā)現(xiàn)方法?；趫D的因果發(fā)現(xiàn)方法通過構(gòu)建變量之間的有向無環(huán)圖（DAG）來表示變量之間的因果關(guān)系，主要目標(biāo)是識別出圖中哪些有向邊是真實(shí)的因果關(guān)系?；谠u分的因果發(fā)現(xiàn)方法通過計(jì)算變量之間的相關(guān)強(qiáng)度，并根據(jù)一些因果假設(shè)構(gòu)建評分函數(shù)，對可能的因果結(jié)構(gòu)進(jìn)行評分，選擇評分最高的結(jié)構(gòu)作為最可能的因果結(jié)構(gòu)。因果發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)是確定變量之間的方向性，建立因果模型。5.在進(jìn)行社會政策評估時(shí)，解決內(nèi)生性問題可以采用以下因果推斷方法：隨機(jī)對照試驗(yàn)，通過隨機(jī)分配干預(yù)，確保處理組和控制組在其他方面盡可能相似，從而排除其他因素對結(jié)果的干擾；工具變量方法，找到與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，但與誤差項(xiàng)不相關(guān)的工具變量，通過工具變量來估計(jì)因果效應(yīng)；斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)，利用政策干預(yù)的閾值，比較閾值兩側(cè)的結(jié)果差異來估計(jì)政策的因果效應(yīng)；傾向得分匹配，根據(jù)處理傾向得分將處理組與控制組進(jìn)行匹配，使得匹配后的處理組和控制組在可觀測的協(xié)變量方面相似。三、計(jì)算題首先，需要使用普通最小二乘法（OLS）分別估計(jì)干預(yù)組和控制組中收入對受教育年限的回歸方程，得到兩組的斜率估計(jì)值。然后，計(jì)算兩組斜率估計(jì)值的差值，這個差值就是早期干預(yù)項(xiàng)目對收入的影響的估計(jì)值。需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，判斷這個差值是否顯著異于零。為了確保結(jié)果的穩(wěn)健性，可以進(jìn)行敏感性分析，例如使用不同的模型設(shè)定或不同的匹配方法。需要滿足的假設(shè)條件包括：政策干預(yù)對處理組的影響沒有受到其他因素干擾（外生性假設(shè)）；處理組和控制組在政策實(shí)施前結(jié)果變量和其他相關(guān)變量方面相似（平行趨勢假設(shè)）；不存在遺漏變量偏差。四、論述題因果推斷在社會政策制定和評估中具有重要的重要性。首先，因果推斷可以幫助政策制定者了解政策干預(yù)的效果，即政策干預(yù)是否以及如何在多大程度上改變了目標(biāo)變量，從而為政策制定提供科學(xué)依據(jù)。其次，因果推斷可以幫助政策制定者識別政策干預(yù)中的有效成分和無效成分，從而優(yōu)化政策設(shè)計(jì)，提高政策效果。最后，因果推斷可以幫助政策制定者評估政策干預(yù)的成本效益，從而為政策資源的分配提供參考。然而，因果推斷在社會政策中的應(yīng)用也面臨許多挑戰(zhàn)。首先，社會政策干預(yù)往往難以進(jìn)行隨機(jī)對照試驗(yàn)