线性回归分析-HW3-补

作业.

案例 A：葡萄酒消费与心脏病死亡率

A-1

观测单位为国家，最终谈论的单位是个人。二者不一致。

A-2

关联性结论。

误差项的性质尚不明确，不能说是因果结论。这显然也不是在预测。

A-3

不能。“增加葡萄酒消费会降低个人患病风险” 带有因果性，而上面已经讨论过，这不是因果性结论，而只能说两者有负相关。

A-4

人均年龄，人均消费水平，人均医疗水平。

A-5

不能。关键是误差项在控制解释变量的条件下期望为零。

A-6

1. 遗漏重要混杂变量；
2. 健康状况可能反过来影响饮酒行为；
3. 各国统计口径可能不同；
4. 国家平均值不能代表个人情况；
5. 只有20个国家，样本较小，模型结果可能不稳定。

A-7

收集个人层面的长期追踪数据，控制饮食、运动、年龄等因素，并考虑利用自然实验等方法识别因果关系。

A-8

研究发现，在控制GDP和吸烟率后，国家葡萄酒消费量与冠心病死亡率呈负相关，但尚不能证明饮酒可以降低个人患病风险。

A-9

可能误导公众增加饮酒，带来健康风险。分析者应明确研究局限，区分相关与因果，避免夸大结论，并客观传达证据。

案例 B：在线练习平台与统计课程通过率

B-1

观测单位是大学，研究结论谈论的是学生个人，二者不一致。学校平均水平不能直接代表个人效果。

B-2

关联性结论。控制平均入学成绩和班级人数后，平台平均使用时间与课程通过率呈显著正相关，但不能证明因果关系。

B-3

不能。学习积极性高的学生可能既更常使用平台，也更容易通过考试。此外，自愿使用和强制使用的效果可能不同。

B-4

1. 学生学习积极性；
2. 教师教学水平；
3. 学校教学资源；
4. 课程考试难度。

B-5

不一定。仍可能存在遗漏变量、选择偏差和反向因果，不能仅靠增加控制变量确定因果关系。

B-6

1. 学习积极性等混杂因素未被控制；
2. 使用平台的学生可能存在自我选择；
3. 平台记录时间不等于有效学习时间；
4. 学校平均数据无法反映个人差异；
5. 模型可能遗漏非线性关系和学校间差异。

B-7

采用随机对照实验，将学生随机分为增加平台使用时间的实验组和正常学习的对照组，在相同条件下比较两组成绩或通过率，从而更可靠地判断因果效果。

B-8

研究发现，在控制平均入学成绩和班级人数后，学校平台平均使用时间与课程通过率呈正相关，但尚不能证明增加个人使用时间能提高通过概率。

B-9

两者都存在将群体层面的相关关系推断为个人层面的因果关系的问题。

案例A中的原则同样适用于案例B：统计显著不等于因果关系；群体数据不能直接解释个人行为；需要考虑混杂因素、反向因果和研究设计的局限，避免过度解读回归结果。