ルービン因果モデル
このため、40歳での収入が大学進学の有無の割り付けに起因する可能性がある。次に、平均因果効果(平均処置効果とも呼ばれる)の推定値は、処置群の標本(大学に通った人たち)とコントロール群の標本(大学に通わなかった人たち)の間の平均の差を計算することによって取得できる。
ただし、多くの場合、倫理的または実践的な懸念から、ランダム化実験は不可能である。このようなシナリオでは、ランダムではない割り付け方法が存在する。大学進学の例の場合、人々は大学進学を無作為には割り当てられていない。むしろ、人々は自分の経済状況や両親の教育などに基づいて大学に進学するかを選ぶだろう。傾向スコア・マッチングなど、因果推論のために多くの統計手法が開発されている。これらの方法は、処置群の標本とよく似たコントロール群の標本を見つけ、割り付け方法に対して修正しようとする。
ルービン因果モデルは、潜在的な結果のアイデアに基づいている。たとえば、大学に通っていた場合は40歳で特定の収入があるが、大学に通っていなかった場合は40歳で別の収入がある。この人の大学への進学の因果関係を測定するには、両方の選択肢の将来における同じ個人の結果を比較する必要がある。両方の潜在的な結果を一度に確認することは不可能であり、潜在的な結果の1つが常に欠落している。このジレンマは「因果推論の根本的な問題」である。
因果推論の根本的な問題のため、ユニットレベルの因果効果を直接観察することはできない。ただし、ランダム化された実験では、母集団レベルの因果効果の推定が可能である 。ランダム化実験では、人々を無作為に処置(この例では大学進学の有無)に割り付ける。無作為割り付けのために、グループは(平均して)同等であり、40歳での収入の違い以外にはグループ間の唯一の違いがない。