本文提出了一个框架，旨在解决外部有效性偏差，探讨因果推断的泛化性和可转移性。通过回顾随机对照试验和观察研究，提出未来研究方向，促进跨学科合作，增强对因果效应的理解。同时，研究探讨了机器学习模型在实验中的应用及其无偏估计问题，并提出新的因果推断方法，以提高政策评估的有效性。