因果推断中的决策单调性假定

1/1因果推断中的决策单调性假定第一部分因果关系中决策单调性假定的定义 2第二部分决策单调性假定的必要性与局限性 4第三部分决策单调性假定的检验方法 6第四部分违反决策单调性假定的后果 7第五部分决策单调性假定在因果图模型中的应用 9第六部分放松决策单调性假定的替代方法 12第七部分决策单调性假定在非线性或动态因果关系中的应用 14第八部分决策单调性假定的最新研究进展 16

第一部分因果关系中决策单调性假定的定义因果关系中决策单调性假定的定义

决策单调性假设是因果推断中一个基本且重要的假设，它表明处理分配不应影响受试者接受干预的概率。换句话说，一个受试者在对照组中接受干预的概率不应高于在实验组中接受干预的概率。

数学上，决策单调性假设可以表示为：

```

P(W=1|A=1,X)≥P(W=1|A=0,X)

```

其中：

*W是干预状态（1表示接受干预，0表示未接受干预）

*A是处理分配（1表示实验组，0表示对照组）

*X是混杂因子

决策单调性假设背后的逻辑是，如果受试者愿意在对照组中接受干预，那么他们也应该愿意在实验组中接受干预。此外，决策单调性假设可以防止选择偏倚，即根据干预状态选择受试者的倾向。

决策单调性假设在以下情况下成立：

*受试者对两种处理选项的偏好相同。

*受试者不会受到同伴或社会期望的影响。

*受试者没有关于干预效果的信息。

违反决策单调性假设会导致干预效应的偏差估计，因为在实验组和对照组中干预的接受率不同。

常见的违反决策单调性假设的原因

决策单调性假设可能由于以下原因而被违反：

*霍桑效应：当受试者知道自己参与研究时，他们的行为可能会发生变化。

*安慰剂效应：受试者可能相信干预有效，即使它实际上是无效的。

*逆反行为：受试者可能故意接受或拒绝干预，以违背研究人员的期望。

*同伴压力：受试者可能受到社会期望或同伴影响的影响，从而接受或拒绝干预。

*信息不对称：受试者可能对干预有不同的信息，导致他们对干预的偏好不同。

处理决策单调性假设违反

如果怀疑决策单调性假设被违反，则有几种方法可以处理：

*敏感度分析：研究人员可以执行敏感度分析，以评估违反决策单调性假设对干预效应估计的影响。

*倾向评分匹配：研究人员可以使用倾向评分匹配来匹配实验组和对照组的受试者，从而使干预的接受率相等。

*使用工具变量：研究人员可以使用工具变量，即与处理分配相关但与干预结果无关的变量，来防止选择偏倚。

*使用意向性治疗分析：研究人员可以进行意向性治疗分析，其中受试者根据他们最初分配的治疗组进行分析，无论他们实际上接受了干预与否。

确保决策单调性假设的成立对于进行有效的因果推断至关重要。违反这一假设会导致干预效应的偏差估计，从而影响研究结论的准确性和可靠性。第二部分决策单调性假定的必要性与局限性决策单调性假定在因果推断中的必要性与局限性

#决策单调性假定的必要性

决策单调性假定指出，干预变量的值增加不会导致处理组的潜在结果低于对照组。这一假定对于因果推断是必要的，因为如果它不成立，则无法确定干预变量是否真正对结果产生了影响。

如果决策单调性假定不成立，则存在所谓的前处理选择偏差。在这种情况下，处理组中具有较高倾向性采取干预措施的个体更有可能具有较差的潜在结果，而对照组中具有较低倾向性采取干预措施的个体更有可能具有较好的潜在结果。这将导致干预组和对照组之间潜在结果的分布不平衡，从而使得对干预效果的估计产生偏差。

#决策单调性假定的局限性

虽然决策单调性假定對於因果推斷至關重要，但它也存在一些限制：

*違反隱藏混淆因子：决策单调性假定假設干预变量是潜在结果的唯一决定因素。但是，如果存在隱藏混淆因子，這可能會影響干預变量和結果之間的關係，從而導致决策单调性假定的違反。

*適用於隨機試驗：决策单调性假定通常應用於隨機試驗，其中個體被隨機分配到處理組或對照組。在觀察性研究中，違反這一假定的可能性更大，因為個體可能會根據他們的潛在結果選擇接受或不接受干預。

*不考慮影響異質性：决策单调性假定假設干预效果對於所有個體都是一致的。但是，在現實世界中，干预效果可能因不同的個體而異。這可能會導致對干預效果的估計產生偏差。

*無法處理後處理混淆因子：决策单调性假定假設干预变量是潜在结果的唯一原因。然而，在某些情況下，干预后可能会出现新的混淆因子，影响结果。這可能會導致對干預效果的估計產生偏差。

#克服决策单调性假定限制的方法

儘管存在限制，但有幾種方法可以幫助克服决策单調性假定的限制，包括：

*使用匹配方法：匹配方法通過匹配處理組和對照組中具有相似特徵的個體來幫助減少偏差。這有助于平衡潛在結果的分布並降低前處理選擇偏差的風險。

*使用加權方法：加權方法通過給予不同處理狀態的個體不同的權重來幫助調整估計。這有助于糾正處理組和對照組之間潛在結果分布的不平衡。

*使用敏感性分析：敏感性分析通過探索決策單調性假定在多種假設下的影響來幫助評估偏差的潛在程度。這有助于提供對干預效果估計的穩健性評估。

#結論

决策单调性假定是因果推断中的一个重要假设，对于确立干预变量的因果效应至关重要。虽然它对于因果推断是必要的，但它也存在一些限制，可能会影响对干预效果的估计。通过使用匹配方法、加权方法或敏感性分析等技术，可以克服这些限制，并提高因果推断的有效性和稳健性。第三部分决策单调性假定的检验方法决策单调性假定的检验方法

一、可观察条件分布法

*检验是否存在变量间干预时可观察条件分布是否保持不变。

*如果干预改变了条件分布，则违反了决策单调性假定。

二、先验敏感性分析

*通过改变先验分布中与决策变量相关​​的参数，检验因果效应对先验假设的敏感性。

*如果因果效应对先验参数的变化高度敏感，则决策单调性假定可能存在问题。

三、因果图模型拟合

*拟合因果图模型并检验模型的拟合度。

*如果模型拟合不良，则可能表明决策单调性假定不成立。

四、贝叶斯因果推理

*使用贝叶斯因果推理框架，对因果效应进行建模和敏感性分析。

*根据后验分布的形状和可信区间，评估决策单调性假定的可信度。

五、模拟分析

*模拟数据并检验决策单调性假定是否成立。

*通过比较观察到的因果效应与模拟结果，评估决策单调性的稳健性。

六、敏感性分析工具

*软约束贝叶斯建模：允许决策单调性假定在一定程度上违反。

*局部平均因果效应（LATE）：估计当决策变量随着特定人群的异质性而变化时，因果效应的局部变化。

*极端邦德检验：通过检查当决策变量取极端值时因果效应的行为，来评估决策单调性的稳健性。

七、应用指南

*检验决策单调性假定时，应使用多种方法以提高可靠性。

*考虑特定研究背景和假设，选择最合适的检验方法。

*确认决策单调性假定对于确保因果推断的有效性和可信度至关重要。第四部分违反决策单调性假定的后果违反决策单调性假定的后果

决策单调性假定是因果推断中的一个关键假设，它规定了在干预变量增加的情况下，结果变量也会单调增加或保持不变。违反这一假定可能会导致因果效应估计的偏差和不可靠性。

偏差估计

违反决策单调性假定最直接的后果是因果效应估计的偏差。当决策单调性不满足时，干预变量的增加可能导致结果变量的下降，从而导致因果效应被低估。反之亦然，如果决策单调性以相反的方式违反，则因果效应将被高估。

例如，一项旨在评估教育投资对学生成绩影响的研究可能会违反决策单调性假定。该研究假设教育投资的增加将导致学生成绩的提高。然而，如果由于某些原因（例如资源不足或缺乏合格教师），额外的教育投资实际上导致学生成绩下降，那么就会违反决策单调性假定，并且因果效应（即教育投资与学生成绩之间的关系）将被低估。

不可靠估计

除了导致偏差之外，违反决策单调性假定还会使因果效应估计不可靠。当决策单调性不满足时，因果效应的估计值可能会因样本或分析方法的变化而显着波动。这使得研究人员难以对因果效应做出可信的推断。

例如，一项旨在评估医疗干预效果的研究可能会违反决策单调性假定。该研究假设医疗干预将改善患者的健康状况。然而，如果由于某些原因（例如药物不良反应或患者依从性差），医疗干预实际上导致患者健康状况恶化，那么就会违反决策单调性假定，并且因果效应（即医疗干预与患者健康状况之间的关系）将不可靠。

替代推断方法

当决策单调性假定不能满足时，研究人员可能需要考虑替代的因果推断方法。这些方法包括：

*倾向得分匹配：这涉及匹配处理和对照组的个体，以平衡协变量并减少混杂偏差。

*工具变量：这涉及使用相关但非内生变量来识别因果效应。

*回归不连续性设计：这利用干预变量的准随机分配来估计因果效应。

这些替代方法假设较少的限制，但它们也可能面临其他挑战。研究人员必须仔细评估这些方法的适用性和有效性。

结论

决策单调性假定是因果推断中的一个重要假设。违反这一假定可能会导致因果效应估计的偏差和不可靠性。研究人员必须意识到违反决策单调性的潜在后果，并在必要时考虑替代的因果推断方法。第五部分决策单调性假定在因果图模型中的应用关键词关键要点主题名称：因果图模型

1.因果图模型是一种图形表示因果关系的模型，节点表示变量，箭头表示因果关系。

2.决策单调性假定表明，当一个变量的值增加时，它对另一个变量的因果效应不会减少。

3.在因果图模型中，决策单调性假定允许我们根据图结构推断因果效应，即使观察数据不满足其他识别假设。

主题名称：后门准则

决策单调性假定在因果图模型中的应用

决策单调性假定

决策单调性假定(MonotonicityofTreatmentSelection)指的是，对于任何个体来说，若将其分配到治疗组，则其结果不会比将其分配到对照组更差。数学形式为：

```

Y(1)≥Y(0)

```

其中：

*Y(1)表示个体在治疗组中的结果

*Y(0)表示个体在对照组中的结果

因果图模型中的应用

在因果图模型中，决策单调性假定可以通过直接有向无环图(DAG)来表示。DAG中的每个节点代表一个变量，有向边表示变量之间的因果关系。

*可识别性:决策单调性假定使得某些因果效应的可识别性成为可能，即使存在混杂因素。例如，假设我们有一个DAG，其中：

```

X→Z→Y

```

其中：

*X是混杂因素

*Z是治疗变量

*Y是结果变量

在这种情况下，如果决策单调性假定成立，则我们可以通过以下公式估计治疗效应：

```

E[Y|do(Z=1)]-E[Y|do(Z=0)]=E[Y|X,Z=1]-E[Y|X,Z=0]

```

*敏感性分析:决策单调性假定也可以用于进行敏感性分析。例如，我们可以放松决策单调性假定，并假设只有比例为p的个体满足决策单调性。随后，我们可以探索不同p值下的治疗效应估计值。

*因果图模型的构建:决策单调性假定可以帮助构建因果图模型。例如，如果我们知道治疗变量与结果变量之间存在因果关系，并且决策单调性假定成立，那么我们可以推断出导致这种关系的因果路径。

*反事实推理:决策单调性假定使得进行反事实推理成为可能。例如，我们可以询问，如果将个体分配到治疗组，他们的结果会如何变化。决策单调性假定确保了反事实结果不会比实际观察到的结果更差。

例子

考虑以下例子：

```

X→Z→Y

```

其中：

*X是吸烟状况(混杂因素)

*Z是肺癌筛查(治疗变量)

*Y是肺癌的发生

在这种情况下，决策单调性假定意味着，进行肺癌筛查的人比不进行肺癌筛查的人患肺癌的风险不会更高。这一假设是合理的，因为它与筛查减少肺癌风险的已知证据相一致。

局限性

决策单调性假定是一个强有力的假设，并不总是成立。例如，在某些情况下，治疗可能会对某些亚组的个体产生负面影响，而对其他亚组的个体产生积极影响。在这些情况下，决策单调性假定可能不成立。

结论

决策单调性假定在因果图模型中是一个有用的假设，它可以帮助识别因果效应、进行敏感性分析、构建因果图模型和进行反事实推理。然而，重要的是要认识到该假设的局限性，并考虑它是否适用于正在研究的特定情况。第六部分放松决策单调性假定的替代方法关键词关键要点主题名称：合成对照

1.通过创建人工综合对照组，避免决策单调性假定的限制，允许研究人员比较干预组与一个合成对照组的结果。

2.合成对照组通常基于观察数据，可以使用倾向得分匹配、加权或机器学习技术来创建。

3.这种方法允许研究人员在没有随机分配的情况下评估干预措施的效果，但需要假设治疗分配和结果之间的混杂因素已得到充分控制。

主题名称：工具变量

放松决策单调性假定的替代方法

1.部分遵守单调性假设

*门槛效应：决策效果在达到特定门槛之前保持单调上升或下降，之后保持稳定。

*范围效应：决策效果在特定范围内是单调的，但在该范围之外则不可预测。

2.因果森林

*随机森林的扩展，引入了决策单调性约束。

*训练多棵决策树，每棵树都受决策单调性约束的影响，并对预测进行平均。

3.单调约束贝叶斯网络

*贝叶斯网络的延伸，强制节点之间的因果关系单调。

*使用贝叶斯推断来学习因果关系并预测效果。

4.协变量平衡建模

*一种倾向匹配技术，通过平衡观察样本中的协变量分布，放松决策单调性假设。

*使用加权方法或协变量调整来估计因果效应。

5.差分因果效应估计

*一种基于卡方的因果效应估计方法，不需要决策单调性假设。

*通过比较观察组和对照组的差异来估计因果效应。

6.估计因果效应曲线

*一种使用局部线性回归技术的方法，可以估计决策单调性假定下因果效应的形状。

*允许因果效应随着处理强度的变化而变化。

7.工具变量法

*一种用于识别因果关系的技术，不需要决策单调性假设。

*利用一个与处理变量相关但与结果变量无关的工具变量来估计因果效应。

8.非参数因果效应估计

*一些非参数因果效应估计方法，如内核密度估计，不对决策单调性做出假设。

*通过比较观察到的分布和反事实分布来估计因果效应。

9.前缀和法

*一种用于因果推断的算法，不需要决策单调性假设。

*通过计算在观察到特定处理水平之前的所有处理水平的因果效应之和来估计因果效应。

10.贝叶斯因果推断

*一种贝叶斯方法，允许指定有关因果关系的先验信念，包括决策单调性。

*使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟来估计后验分布。第七部分决策单调性假定在非线性或动态因果关系中的应用决策单调性假定在非线性或动态因果关系中的应用

决策单调性假定指出，随着处理变量的增加，结果变量的预期值将单调增加或减少。在非线性或动态因果关系中，该假定尤为关键，因为它可以帮助识别变量之间的因果关系。

非线性因果关系

在非线性因果关系中，变量之间的关系并不遵循直线模式。随着处理变量的变化，结果变量的变化率可能会发生变化。决策单调性假定有助于在这些情况下识别因果关系，方法是确定处理变量变化后结果变量是单调增加还是减少。

动态因果关系

在动态因果关系中，变量之间的关系随着时间的推移而变化。处理变量在不同时间点的效果可能不同，这可能使因果关系识别变得复杂。决策单调性假定可以帮助确定变量之间的因果关系，方法是检查处理变量在不同时间点的效果是否单调一致。

应用示例

决策单调性假定在非线性或动态因果关系中的应用包括：

非线性关系：健康干预的影响

一项研究调查了健康干预对体重指数(BMI)的影响。干预措施包括饮食、锻炼和行为改变。该研究发现，对于BMI较高的个体，干预措施与BMI显著减少相关。然而，对于BMI较低的个体，干预措施与BMI轻微增加相关。决策单调性假定支持了干预措施对BMI的因果影响，因为体重指数的预期变化是单调的。

动态关系：教育程度和收入

另一项研究调查了教育程度对个人收入的影响。随着时间的推移收集了数据。该研究发现，在研究期间的任何时间点，教育程度与收入之间都存在正相关关系。决策单调性假定支持了教育程度对收入的因果影响，因为收入的预期变化随着时间的推移始终是单调增加的。

局限性

尽管决策单调性假定在因果推断中很有用，但值得注意其局限性：

*违反假设：在某些情况下，决策单调性假定可能被违反。例如，在存在阈值效应或存在其他混杂因素时。

*无法确定方向：决策单调性假定只能确定变量之间的因果关系，但不能确定具体方向。

*需要额外的证据：决策单调性假定本身并不能提供因果证据。需要额外的证据来建立因果关系。

结论

决策单调性假定是一种有用的工具，可用于在非线性或动态因果关系中识别变量之间的因果关系。通过确定处理变量变化后结果变量的预期变化是否单调一致，决策单调性假定可以提供因果关系的证据。然而，重要的是要注意决策单调性假定的局限性，并结合其他证据来建立因果关系。第八部分决策单调性假定的最新研究进展关键词关键要点观测研究中的决策单调性假定

1.随着倾向得分匹配（PSM）和边际结构模型（MSM）等因果推断方法的日益普及，决策单调性假定的重要性凸显。

2.观测研究中决策单调性假定与反事实因果效应的识别和估计直接相关，其有效性对于因果推断的可靠性至关重要。

3.当前研究重点关注评估和放松决策单调性假定的方法，以提高因果推断的稳健性和外部有效性。

决策单调性假定的非参数检验

1.非参数检验方法，如逆概率加权、自举抽样和敏感性分析，为决策单调性假定的评估提供了框架。

2.这些方法允许研究人员根据观测数据探索决策单调性的非线性模式和潜在违反，增强了决策单调性假定的鲁棒性。

3.此外，非参数检验方法可用于识别决策单调性违反的高危人群或治疗亚组，进而指导未来的研究和因果推断策略。

因果图模型中的决策单调性假定

1.因果图模型（CGM）为决策单调性假定的评估和建模提供了新的视角。

2.CGM允许研究人员将决策单调性假定纳入因果结构中，并通过反事实推理来检验其有效性。

3.基于CGM的因果推断方法可以同时处理决策单调性假定的评估和因果效应的估计，提高了因果推断的透明度和可解释性。

决策单调性假定的机器学习方法

1.机器学习方法，如决策树和神经网络，为决策单调性假定的非线性建模提供了新的工具。

2.这些方法允许研究人员灵活地捕获观测数据中决策单调性的复杂模式，改进决策单调性假定的估计和鲁棒性检验。

3.机器学习方法还可用于开展决策单调性假定的敏感性分析和违反情况的模拟，增强因果推断的可靠性。

基于机器学习的因果效应估计

1.基于机器学习的因果效应估计方法，如双重机器学习（DML）和目标估计（TE），为决策单调性假定的放松提供了新的可能性。

2.这些方法采用机器学习算法来建模混杂因素的影响，从而减少对决策单调性假定的依赖，拓展了因果推断的适用范围。

3.此外，基于机器学习的因果效应估计方法可以通过集成多种数据源和特征，提高因果推断的预测精度和外部有效性。

决策单调性假定的道德和伦理考量

1.决策单调性假定在因果推断中具有重要意义，其有效性影响着推断结果的伦理含义。

2.决策单调性假定的违反可能导致对因果效应的有偏估计，对政策制定和决策产生负面影响。

3.研究人员和决策者在进行因果推断时，需要考虑决策单调性假定的伦理和道德影响，并采取适当的措施来减轻其潜在的偏见，确保因果推断的可信度和公平性。决策单调性假定的最新研究进展

1.决策单调性的本质和重要性

决策单调性假设（MD）是因果推断中的一个关键假设，它规定了干预变量对处理组和对照组的影响方向相同。MD对于确保因果效应估计的有效性至关重要，因为它排除了干预对处理组和对照组产生相反影响的可能性。

2.挑战和放松决策单调性

在某些情况下，MD可能会受到挑战。例如，当干预随着时间或剂量的增加而产生非单调效应时，或者当干预对不同亚组产生相反效应时。研究人员已经探索了放松MD的方法，例如在因变量的特定范围内或对预定义的亚组施加单调性。

3.违反决策单调性的检测方法

近年来，开发了多种检测违反MD的方法。这些方法包括非参数检验、图形诊断和基于模型的检验。这些方法能够检测出MD违规的证据，并协助研究人员确定是否需要进一步的分析。

4.处理违反决策单调性的方法

当检测到违反MD时，有多种方法可以处理。一种方法是使用倾向得分匹配或加权等方法对处理组和对照组进行平衡。另一种方法是使用仪器变量（IV）方法，利用一个与处理无关但相关的影响处理的变量。

5.稳健性检查和敏感性分析

为了确保因果效应估计的稳健性，研究人员需要进行稳健性检查和敏感性分析，以评估对MD违规的敏感性。这些分析包括评估不同平衡方法、IV工具和模型规格的影响。

6.决策单调性与其他因果假设

MD与其他因果假设密切相关，例如可观察性、稳定性单位处理价值假设（SUTVA）和不混淆假设。研究人员需要同时考虑这些假设，以确保因果推断的有效性。

7.未来研究方向

决策单调性的研究领域正在不断发展。未来研究方向包括：

*开发新的检测MD违规的方法，特别是针对大型和高维数据集。

*探索处理MD违规的新方法，例如使用机器学习技术。

*研究MD与其他因果假设之间的相互作用，并确定它们对因果推断的影响。

*将MD原理应用到其他因果推理领域，例如政策评估和医疗保健研究。

结论

决策单调性假设在因果推断中具有核心作用。最新研究进展为检测、处理和评估MD违规提供了新的见解。通过继续研究MD，研究人员可以提高因果效应估计的准确性和可靠性。关键词关键要点主题名称：因果关系中的决策单调性假定

关键要点：

1.决策单调性假定表明，对于给定的因果效应，如果干预措施的强度增加，则该效应也不会减小。

2.换句话说，干预措施的力度越大，其预期效应就会越大或保持不变。

3.该假定对于识别因果关系至关重要，因为它允许研究人员假设干预措施的强度不会逆转或减弱因果关系。

主题名称：决策单调性假定的重要性

关键要点：

1.决策单调性假定在建立因果关系中起着至关重要的作用，因为它允许研究人员假设因果效应是单调的。

2.该假定有助于消除混杂变量的影响，因为混杂变量可能会导致因果效应出现反向或非单调关系。

3.通过假设决策单调性，研究人员可以更准确地估计因果效应并做出更可靠的决策。

主题名称：决策单调性的违例

关键要点：

1.在某些情况下，决策单调性假定可能会受到违反，这可能导致对因果关系的错误推断。

2.违反决策单调性的一个常见原因是存在阈值效应，其中干预措施的强度达到一定点后，因果效应就会逆转或变得非单调。

3.另一个违反的潜在原因是存在相互作用效应，其中干预措施对因果效应的影响取决于其他变量的值。

主题名称：决策单调性假定的应用

关键要点：

1.决策单调性假定在各种领域和应用中都很重要，包括医疗保健、经济学和社会科学。

2.在医疗保健中，该假定用于评估干预措施（如药物或治疗）对健康结果的影响。

3.在经济学中，该假定用于分析政策、计划和激励措施的影响。

主题名称：决策单调性假定的替代

关键要点：

1.当违反决策单调性假定时，研究人员可以利用替代方法来建立因果关系。

2.一个替代方法是使用匹配或加权技术来控制混杂变量。

3.另一个替代方法是使用非参数方法，这些方法不需要假设决策单调性。

主题名称：决策单调性假定的未来趋势

关键要点：

1.随着因果推理技术的不断发展，决策单调性假定的应用和解释可能会继续演变。

2.未来研究可能会集中在放松决策单调性假定的条件上，以及在违反假设的情况下制定更稳健的分析方法。

3.人工智能和机器学习方法可能会在检测和解决决策单调性违例方面发挥越来越重要的作用。关键词关键要点决策单调性假定的必要性

关键要点：

1.避免选择偏倚：如果没有决策单调性，在暴露变量下对处理变量的调整可能会引入选择偏倚，导致因果效应估计产生偏差。

2.因果关系的可解释性：决策单调性使得因果效应的解释更加清晰，因为处理变量永远不会对选择进入处理组的个体产生负面影响。

3.支持敏感性分析：如果违反了决策单调性，则可以使用敏感性分析来评估对因果效应估计的潜在影响，从而提高估计结果的可靠性。

决策单调性的局限性

关键要点：

1.限制性假设：决策单调性是一个严格的假设，在现实世界中可能并不总是成立，例如当个体出于策略性原因而选择处理组时。

2.潜在的误差：如果决策单调性成立，但没有得到充分满足，则可能会导致因果效应估计产生误差，虽然这种误差通常比违反决策单调性时的误差要小。

3.可能引发伦理问题：如果决策单调性意味着一些个体被排除在治疗之外，则可能会引发伦理问题，需要仔细考虑潜在的危害和益处。关键词关键要点【决策单调性假定的检验方法】

关键词关键要点因果推断中的决策单调性假定

【违反决策单调性假定的后果】

决策单调性假定是因果推断中的一个关键假设，它规定：如果一个干预导致结果的增加，那么对该结果的任何单调变换（例如，增加或减少）都会导致结果变化的方向相同