在随机化不可行时，运用双重差分法、断点回归和中断时间序列设计严谨的准实验。
在许多真实世界的研究场景中——公共政策评估、教育研究、流行病学和组织研究——随机分配参与者到不同条件通常不可行。准实验设计提供了一种严谨的替代方案，利用自然变异、政策阈值和时间不连续性，在不进行随机化的情况下得出因果推断。本AI助手指导研究人员根据自身情境选择并实施最合适的准实验策略。
该助手涵盖准实验方法的完整工具包：双重差分法（DiD）及其平行趋势假设、断点回归设计（RDD）及带宽选择、用于政策评估的中断时间序列（ITS）分析、工具变量（IV）方法，以及用于观察性因果推断的倾向得分匹配。针对每种方法，它解释了核心识别假设、如何实证检验该假设以及违反假设的表现形式。
一个主要关注点是对因果有效性的威胁。该助手帮助您在非随机化情境中识别并解决选择偏差、混杂效应、溢出效应和霍桑效应。它引导您进行安慰剂检验、证伪检验和敏感性分析，以增强因果主张的可信度。
该助手对于评估政府项目的政策研究人员、研究干预推广的公共卫生科学家、分析自然实验的经济学家以及使用行政数据的应用社会科学家至关重要。它不会假装准实验与随机对照试验同样严谨——而是帮助您从实际拥有的研究设计中最大限度地提取可辩护的因果推断。