मैं मानता हूं कि मैं प्रवृत्ति स्कोर और कारण विश्लेषण के लिए अपेक्षाकृत नया हूं।
एक बात यह है कि एक नवागंतुक के रूप में मेरे लिए यह स्पष्ट नहीं है कि प्रवृत्ति स्कोर का उपयोग करते हुए "संतुलन" गणितीय रूप से भिन्न कैसे होता है जब हम एक प्रतिगमन में कोवरिएट्स जोड़ते हैं? ऑपरेशन के बारे में क्या अलग है, और यह एक प्रतिगमन में सबप्रोपुलेशन कोवरिएट्स को जोड़ने से बेहतर क्यों है (या यह है)?
मैंने कुछ अध्ययनों को देखा है जो विधियों की अनुभवजन्य तुलना करते हैं, लेकिन मैंने दो तरीकों के गणितीय गुणों से संबंधित एक अच्छी चर्चा नहीं देखी है और क्यों पीएसएम अपने आप को कारण व्याख्याओं के लिए उधार देता है जबकि प्रतिगमन कोवरिएट्स शामिल नहीं करता है। इस क्षेत्र में बहुत भ्रम और विवाद भी प्रतीत होता है, जिससे चीजों को उठाना और भी मुश्किल हो जाता है।
इस पर कोई विचार या अच्छे संसाधनों / कागजात के किसी भी संकेत को भेद को बेहतर ढंग से समझने के लिए? (मैं धीरे-धीरे यहूदिया पर्ल के कार्य-कारण पुस्तक के माध्यम से अपना रास्ता बना रहा हूं, इसलिए मुझे उस ओर इंगित करने की कोई आवश्यकता नहीं है)