Modelado de ecuaciones estructurales para datos de diseño experimental

Question

Me pregunto si esto es posible encajar modelo de ecuaciones estructurales para el diseño experimental de los datos.

Problema

Supongamos que un investigador observó cuatro respuestas $Y_1$, $Y_2$, $Y_3$, y $Y_4$ junto con tres covariables $X_1$, $X_2$, y $X_3$ a partir de un experimento que involucra ab combinaciones de tratamiento de un factor fijo Una con un niveles y un factor aleatorio B con b los niveles. Basado en la experiencia pasada, se supone cuatro respuestas están correlacionadas y $Y_1$ también es influenciado por los otros tres ($Y_2$, $Y_3$, y $Y_4$).

Es posible modelo de causalidad entre las respuestas $Y_1$, $Y_2$, $Y_3$, y $Y_4$ así como para evaluar los efectos de los factores de Un , B, y su interacción AB en las respuestas $Y_1$, $Y_2$, $Y_3$, y $Y_4$?

Gracias

Answer 1

No hay un simple sí o no como respuesta. La gente constantemente intento de hacer inferencias acerca de las relaciones causales. La pregunta es, ¿qué suposiciones que tiene que hacer, y la sensibilidad de su inferencias son para cambiar esas suposiciones.

Los efectos causales que se puede identificar con el menor número de suposiciones son los efectos de las cosas que asignar en forma aleatoria: a, B, y la interacción A*B, (Y1, Y2, Y3 y Y4.

Tengo tendencia a ser escépticos acerca de un reclamo que se ha identificado el efecto causal de cualquiera de los no aleatorios de las variables en cualquier otra cosa. El contexto científico (que no siempre) se forma lo que se considera una inferencia razonable.