在研究中，使用回归估计因果效应有以下几个原因：

控制混淆变量：回归分析能够通过引入控制变量，降低混淆变量对因果效应估计的影响。混淆变量是指可能同时影响自变量和因变量的其他变量。通过回归分析，可以控制这些混淆变量，使得我们更接近于测量自变量对因变量的真实因果效应。

处理多个自变量：回归分析可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，从而更全面地评估因果效应。通过建立多元回归模型，可以控制其他自变量的影响，准确估计每个自变量对因变量的独立贡献。

量化影响程度：回归分析可以提供因果效应的定量估计。通过回归系数，我们可以知道自变量的单位变化对因变量的变化程度。这样可以帮助我们理解因果效应的大小和统计显著性。

考虑潜在非随机性：回归分析可以通过控制变量来处理潜在的非随机性。在观察性研究中，因果关系常常受到非随机性的干扰，而回归分析可以通过控制潜在的混淆变量，减少非随机性的影响，使得因果效应估计更可靠。

需要注意的是，回归分析只能提供因果效应的估计，不能确定因果关系的存在。要确定因果关系，通常需要进行实验研究或采用诸如自然实验、断点回归等其他因果推断方法。回归分析在研究中的使用应该谨慎，并结合其他因果推断方法进行综合评估。

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文章来源：天狐定制

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