Давайте посмотрим, как это отразится на нашем примере образования / стажа / заработной платы, предполагая во всем линейные функции. Мы используем те же статистические методы, что и раньше, с целью найти наиболее подходящее линейное уравнение. Результат будет выглядеть так же, как уравнение (4), но с одним небольшим отличием:

S = $65 000 + 2 500 ¥ EX + 5 000 ¥ ED + US (5)

S = $65 000 + 2 500 ¥ EX + 5 000 ¥ ED + U_S (5)

Однако формальное сходство между уравнениями (4) и (5) глубоко обманчиво; их интерпретации различаются как день и ночь. Тот факт, что мы решили регрессировать S по ED и EX в уравнении (4), никоим образом не означает, что S слушает ED и EX в реальном мире. Это был исключительно наш выбор, и наши данные никак не помешали бы нам регрессировать EX по ED и S или следовать любому другому порядку. (вспомните открытие Фрэнсиса Гальтона, описанное в главе 2, о том, что регрессия не видит причины). Мы теряем эту свободу, когда объявляем уравнение структурным. Другими словами, автор уравнения (5) должен взять на себя обязательство составлять выражения, отражающие его представления о том, кто кого слушает в реальном мире. В нашем случае он считает, что S действительно слушает EX и ED. Что еще более важно, отсутствие уравнения ED = f_ED (EX, S, U_ED) в модели означает, что ED предположительно не учитывает изменения в EX или S. Это различие в обязательствах дает структурным уравнениям возможность поддерживать контрфактивность, что нереально для уравнений регрессии.