与“控制”法不同，Fisher（1935）提出了“随机实验”思想，不需要控制其他因素，仅要求感兴趣的处理变量（原因变量）的取值是随机的。随机化分配的关键作用是确保处理组和控制组除处理变量之外的其他影响因素的分布是相同的，因此随机实验条件下，因果效应总是可以识别的，基于两组个体的结果变量的观测值的均值之差就是处理变量对结果变量的平均因果效应的估计。

Combell（1969）最早将政策评估和因果推理联系在一起并倡导从实验途径对政策效果进行评估，他和他的合作者系统提出了基于因果推理的政策评估的实验和准实验设计思路。利用随机实验方法评估项目或政策的效果较为典型的如美国的JTPA和NSW劳动力市场培训项目、1974年的兰德健康保险实验、1986年实施的田纳西州小班化教育改革实验STAR项目、Perry于1962年实施的针对密歇根伊斯兰堤的黑人儿童实施的早期干预项目。(www.daowen.com)

理想的随机实验是因果推断的黄金准则（Imbens&Wooldridge，2009），一项经验研究能否复制随机实验的结果是其“可信性”的重要依据。Angrist&Pischke（2010）强调利用观察性数据进行经验研究要“关注研究设计”，即通过合理的“研究设计”，使得观察性研究近似于随机实验，这是使经验研究“可信”的基本解决途径。侧重“研究设计”的因果推断的蓬勃发展，主要归功于Rubin所做出的一系列巨大贡献。Rubin（1974）提出的潜在结果框架将随机化实验和观察性研究统一在一个框架下。将潜在结果框架应用于观察性研究，意味着将观察性研究视为一种复杂的随机实验，通过研究设计，将观察性实验中隐藏的随机分配机制挖掘出来，从而使得观察性研究中的因果效应可识别。