要將本文的方法擴展到更複雜的因果模型，例如含有選擇偏差的情況，可以考慮以下幾個方面。首先，應該引入選擇偏差的概念，並在模型中明確標識出哪些變量可能受到選擇偏差的影響。接著，可以利用潛在變量模型來捕捉這些未觀察的混淆因素，這樣可以更好地理解因果結構。其次，應該考慮使用加強的專家知識，這些知識不僅包括邊的方向性，還應該涵蓋選擇偏差的潛在來源和影響。最後，應該開發新的算法來處理這些複雜的因果結構，這些算法需要能夠有效地整合專家知識和數據，並在存在選擇偏差的情況下進行準確的因果推斷。