因果关联模型
因果关联模型就是在脑中建立一个报警器,当看到两个高度相关的事件或者数据时,敏锐的识别出他们究竟是因果关系还是仅仅只有相关性,以防止我们被表 面现象或者所谓专家举出的别有用心的数据所迷惑。
第三因素模型
AB相关并不代表因果,那么尝试进一步思考,AB究竟为何会呈现如此高的相关性呢?背后的原因是什么?
答案是第三因素。也就是说AB之间存在一个隐藏的关系C,其实是AB和C发生因果关系。
If…So…”控制模型
确保其他因素不变,找到发生影响的根源。
交互影响模型
当看到一个数据/信息的时候,将该数据/信息放入过滤器过滤,判断是属于单一因素起决定作用,还是众多因素相互 影响共同作用。如果是交互影响,又有哪些因素共同作用,哪些作用大?哪些作用久?哪些又对其他因素产生影响?
安慰剂效应模型
错误地认为自己所采取的行动对结果产生了积极的作用。
因果方向模型
看待一个数据/信息时,需要首先找到它的假设前提。许多假设前提都是隐藏的,但却决定了作者基于假设的观点正确与否。因果方向模型提供了 解构和质疑假设前提的一种思维方式。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货