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摘要
以个体健康研究为例，探讨科学研究中因果推断的方法、应用与展望。因果推断方法作为研究个体健康影响机制的重要手段，有助于促进健康相关政策制定的科学化、合理化，为个体健康提供更为可靠的社会保障，对提高居民健康水平具有十分重要的社会意义。从个体健康研究中的常见问题、因果推断理论框架、实证研究中的因果推断三个方面对现有文献进行分析和评价。作为涵盖范围最广泛的研究领域，个体健康水平受到社会资本、收入、教育、保险、迁移、退休、工作等多类因素的影响，同时，实证研究中主要存在测量偏误、遗漏变量、互为因果、共同原因和选择偏差五类问题，解决这些问题常用的因果推断方法主要包括随机控制实验、倾向得分匹配、工具变量法、双重差分法、断点回归设计以及个体固定效应模型。研究阐述了这些因果推断模型的适用条件及优缺点，并对各类模型在个体健康实证研究中的应用作了简要的总结和分析。研究还有助于学者在个体健康研究领域中选择合适的因果推断方法，或进一步综合应用已有的方法。随着大数据技术的发展和对因果推断方法的深入了解，未来应加强机器学习和因果推断方法的结合，丰富已有的因果推断工具，保障研究结果的稳健性。
