1樓：百度使用者
整個科學中「因果關係」推斷的根基就是「ceterisparibus」的假設，即「其他條件不變」，對比實驗的邏輯基礎就是該假設。假設乙個物理實驗中我們的環境有一些變數，如果我們想研究其中乙個變數對實驗結果的影響，我們就要調整這個變數，讓其在乙個區間內變化。但是，我們的目的是要言說這個變數和試驗結果的因果關係，那麼我們就要控制其他變數，直到我們有理由假設「ceterisparibus」時我們得出的因果關係才是站得住腳的。
經濟學中的「ceterisparibus」是仿照物理等自然科學的方**引入這個概念的。實際中的經濟系統既不是簡單的線性系統，也不是完全沒有規律的隨機系統，而是介於兩者之間的複雜系統，其中變數之間的關係錯綜複雜，幾乎不可能有效地控制。但是經濟學家為了構造理論，試圖向自然科學的方**靠攏，於是引入了這個概念，讓經濟學理論也能夠談論因果關係。
這個假設在經典方**中至關重要，否則無法談論因果關係。然而許多學者批評經濟學借用自然科學方**中不可避免的缺陷，即自然科學中的「ceterisparibus」假設總能通過更加精巧的實驗來趨近，而經濟學中的許多領域仍然難以做可控實驗，只能停留在假設上，這就使得「理論叢生」無法被「自然」淘汰。最近數十年興起的實驗經濟學，如果真正參與過的話就會發現事實上很多實驗都比較任意，結論的穩健性都值得商榷。
最新的agent-basedmodeling，做過的同學也會發現構建出良好的計算模型也相當困難，很多情況下都會變成為了結論而構造模型。
2樓：知哥16921匙致
ceterisparibus如果出現在**中出現，意味著這篇**是進行了觀察型研究設計（與之對應的是實驗型研究設計）。兩者的區別在於研究者是否能控制自變數x的取值，對於觀察型研究設計而言，研究者不能控制x的取值。因此為了保證內部效度，必須在選擇案例或者資料時，除了要保證自變數x的取值不同外，還要保證其餘可能的影響因素不對因果推斷產生內部影響。
當然必要的手段也必須應用來保證外部效度。因此經濟學**中經常會出現ceterisparibus，因為經濟研究中大量的情景不能控制自變數x的取值，只能採取觀察型研究設計。當然必須說明的是，實驗型研究設計相對觀察型研究設計更能保證內部效度。
3樓：卜偉芬
ceterisparibus的說法在經濟學學術文獻中經常可以看到，具體的意思就是「在其他條件都不變的情況下」。最常見的是用在解釋某個線性回歸模型的係數的時候，通常指在其他變數不變的情況下，係數所屬的變數的變動所帶來的邊際影響。要說經濟學中的意義，這種分析方法能夠幫助我們找出每乙個變數在乙個整體性變化或者因果關係中的作用。
整個科學中「關係」推斷的根基就是「ceterisparibus」的假設，即「其他條件不變」。不是因果關係causality，就只是關係relationship。拉丁語啦。
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