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随机对照试验也有局限性
正如前面提到的，本书介绍的各种方法虽然都是学术上成立的方法，但并非完美无缺。我们只有了解每种方法的局限性，对所得结果的有效性进行充分的探讨，才能得出“两个变量之间是否存在因果关系”这一问题的准确答案。
本书虽然也介绍了多种利用自然实验或准实验根据观测数据判断因果关系的方法，不过就判断因果关系这一点而言，随机对照试验毫无疑问要优于利用观测数据进行的研究。不过，随机对照试验也有以下几点局限性。
首先，实施随机对照试验的成本很高。前文提到“兰德健康保险实验”投入了3亿美元的巨额费用，如此昂贵的社会实验不是任何人都承担得起的。
其次，存在“外部效度”的问题。很多随机对照试验在挑选研究对象时都设有严格的筛选条件，因此无法确定该研究结果是否也适用于其他群体。
第三，很多试验出于伦理方面的考虑无法实施。比如，研究者不能因为想研究吸烟与肺癌的因果关系，就强迫受试者吸烟。
第四，随机对照试验有时无法按计划“随机分组”，导致“随机化失败”。除了分组时会发生这种情况之外，在试验进行过程中，试验对象从对照组转移到干预组也会破坏随机性。
第五，与随机对照试验中得到的效果（efficacy）相比，实际在整个社会实践后产生的实效（effectiveness）可能会变小（该概念与前面介绍的外部效度比较接近，不过鉴于这种方式或许更容易理解，因此分开介绍）。例如，在评估药效的临床实验中，实验对象都是经过严格挑选的。老年人或同时患有多种疾病的人往往被排除在受试者范围之外。然而，如果临床试验证明药物有效，老年人和同时患有多种疾病的人也会使用这种药物，因此实际上的药效会有别于临床试验得出的效果。
综上所述，随机对照试验并非绝对正确，它也有自身的局限性。随机对照试验的证据等级之所以很高，只是因为这种方法可以确保满足第1章介绍的判断因果关系的三个要点：（1）不是纯属巧合；（2）不存在混杂因素；（3）不存在逆向因果关系。反过来说，只要能在充分探讨的基础上确保满足以上三点，利用观测数据的研究也能成为有力证据。