如何看待新研究称「女学生最好找男导师」惹争议？ 第1页

文章探讨的是导师（mentor）对徒弟（proteges）早期学术生涯的指导，是否会影响徒弟出师之后的表现。

其实刚看到这个主题的时候，我比较好奇作者该如何操作化mentor和proteges这两个概念。因为论文数据库，不会提供详细的“导师——学生关系”信息。

后来发现，文章说的“导师”，和我们通常理解的导师，完全不是一个概念：

好吧，那些学术生涯少于7年的是junior，反之则为senior；对于一篇文章的作者，默认junior就是徒弟，默认senior就是导师。所以，他们用的“导师”概念，其实更接近中文的“长者”……

我比较关心的另一点，是他们如何控制变量，进而避免内生性问题，来观察到导师性别因素对成就的净效应。

众所周知，社会科学存在“反事实”问题。例如，你想知道读大学对未来收入的影响，按照自然科学的逻辑，最好是让一个人既不上大学又上大学，用两次的收入作减法。最次也得像心理学实验那样，将被试随机指派到实验组和对照组，保证上不上大学这一实验处理和其他影响因素正交。

但很难有条件对人组织类似的实验。因此，作者采用了coarsened exact matching 的匹配方法。让与女导有不同合作程度的学徒，基于一些控制变量进行匹配，起到一种类似随机指派的效果，从而控制其他变量（例如导师本身的声望、影响力、学徒的年龄等因素）。文章中，作者已经承认这一技术并不能确定明确的因果关系了，只说这一方法常被用来作因果关系的推测：

在我看来，人家考虑进去的控制变量，已经满足研究的要求了：

如果你硬要说相关不等于因果，这话固然没错，可没人说相关性不能发表啊，尤其是做了比较充分内生性问题考虑的相关。否则，对于任何社会科学的量化统计研究，你都可以一些潜在变量没有得到控制，来攻击研究结论本身。

最为关键的是，人家作者本身就没说是必然的因果联系啊。全篇都是各种“may”和“maybe”…….

或者，你直接看摘要部分：

is associated with 和 lead to / cause 能是一个意思吗？说高温导致人溺水当然是错的，但说较高的气温与当天较多的溺水人数相关联，却是在陈述事实。