因果推论，我的理解

因果推论可以说是哲学上的问题，关于它的认识涉及到研究的根本思路问题。记得最早看到这个问题是在王重鸣的《研究方法》书上，大概介绍了休谟和波普尔等的简单观点，已经不记得了。我想说一下我对神经成像数据分析因果推论的一点理解。其实，神经成像数据的分析只是相关的分析，statistical parameter mapping的parameter只不过是多元回归的回归系数，就是相关。因此Z老师以前说，科技再高级，研究也只是相关的，而不是实验。但是，通过实验设计给被试呈现不同的实验水平，这就使相关分析带有了实验的意义，也就可以进行因果推论了，这一点和结构方程的意思差不多。从严格意义上讲，根据归纳的逻辑其实不能做因果推断，但是在实证研究中通常依照temporal precedence或者perturbation来判断因果关系。如果两个事件AB总是同时发生，而A发生在B之前，则认为是A引起B。但是在神经成像数据分析的时候，神经元AB的先后顺序可能在BOLD水平被掩盖了，因此不能以此作为推断的依据。另一种就是要对系统进行perturbation，分析在不同水平上的差异，即使仅仅是相关上的差异，例如PPI。其实PPI为什么就使因果关系了我一直没有搞懂，可能的逻辑是，如果AB之间没有因果关系，那么它们之间的关系就不会受到实验条件的影响，反之，如果受到了实验条件的影响就说明它们之间存在因果关系。大概是这样吧。