因果假设检查
“因果处理”模型报表的“因果假设检查”部分的内容取决于处理类型。
二值型处理
当处理为二值型变量时，“因果假设检验”部分包含三个子部分：“正性”、“协变量平衡”和“绝对标准化均值差表”。
正性
“正性”密度图在水平轴上显示倾向得分，在垂直轴上显示百分比。蓝色曲线显示控制组的倾向得分分布，红色曲线显示处理组的倾向得分分布。倾向得分是接受处理的估计概率。要用因果关系解释平均处理效应，必须满足正性假设。正性假设指的是总体中每个观测接受每个处理水平的概率都不为零。若任一曲线显示观测在 0 或 1 附近聚集，则可能违反正性假设。若已选定“拟合因果处理”红色小三角菜单中的“显示提示和解释”选项，则该图下方会显示更多关于正性假设的详细解释。
协变量平衡
“协变量平衡”图在水平轴上显示“绝对标准化均值差”(ASMD)，在垂直轴上显示变量。该图显示两个处理水平之间针对每个变量的变异。ASMD 是变异测度。它针对每个变量通过计算出接受处理的组和未接受处理的组之间均值的绝对差值，再除以接受处理的组的标准差这样计算得出的。
若指定了处理模型，垂直轴上的变量对应于处理模型中所包含的变量。红色方块显示在采用比率调整的逆概率加权 (IPWR) 之前的 ASMD 值。蓝色圆点显示经过 IPW 调整的 ASMD 值。蓝色圆点应该比红色方块更接近 0，因为 IPW 调整的目的是平衡处理组和控制组在所有变量（不仅仅是处理变量）上的差异，就好像处理是随机分配的一样。
若仅指定了响应模型，垂直轴上的变量对应于响应模型中所包含的变量（不包括处理变量）。由于未指定处理模型，因此未执行 IPW 调整。因此，该图仅显示蓝色圆点，这些点显示每个变量在两个处理水平之间的 ASMD。
若已选定“拟合因果处理”红色小三角菜单中的“显示提示和解释”选项，则该图下方会显示 ASMD 的说明。
绝对标准化均值差表
若指定了处理模型，“绝对标准化均值差表”会显示处理模型中每个变量在两个处理水平之间的原始 ASMD 和经过 IPW 调整后的 ASMD。若仅指定了响应模型，该表仅显示响应模型中每个变量在两个处理水平之间的原始 ASMD。
连续处理
当处理为连续变量时，“因果假设检查”部分包含一个“正性”脊线图。“正性”脊线图显示每个指定的处理水平下的 GPS 分布。垂直轴上的处理水平对应于模型信息部分中的“处理水平最小值”、“处理水平最大值”和“处理水平增量”值。若已选定“拟合因果处理”红色小三角菜单中的“显示提示和解释”选项，则该图下方会显示关于正性假设的解释。