För att erhålla kausala slutsatser som är objektiva, och därför har den bästa chansen att avslöja vetenskapliga sanningar, noggrant utformade och utförda randomiserade experiment anses i allmänhet vara guldstandarden. Observationsstudier däremot är i allmänhet fulla av problem som äventyrar varje påstående om objektivitet i de resulterande orsakssambanden. Avhandlingen här är att observationsstudier måste vara noggrant utformade för att approximera randomiserade experiment, i synnerhet, utan att undersöka några slutliga resultatdata. Ofta måste en uppsättning kandidatdata avvisas som otillräcklig på grund av brist på data om viktiga kovariater, eller på grund av brist på överlappning i fördelningen av viktiga kovariater mellan behandlings- och kontrollgrupper, ofta avslöjas genom noggranna analys av benägenheten för poäng. Ibland måste mallen för det ungefärliga randomiserade experimentet ändras, och användningen av den huvudsakliga stratifieringen kan vara till hjälp för att göra detta. Dessa frågor diskuteras och illustreras med hjälp av ramen för möjliga resultat för att definiera orsakssamband, vilket i hög grad klargör kritiska frågor.
Randomiserade experiment är en guldstandard för kausal inference REF; dock är mycket av tillgängliga data för kausal inference observational, där försöksledaren inte kontrollerar randomiseringsmekanismen.
For objective causal inference, design trumps analysis
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2008, Vol. 2, No. 3, 808-840', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}