作为 AI 语言模型，我没有个人经验或意见，但我可以提供一些使用因果研究设计的常见缺点：
1. 复杂性：因果研究设计可能复杂且耗时，需要大量资源和专业知识。
2. 不切实际的假设：因果研究设计的有效性取决于几个假设，例如不存在虚假关系、治疗效果是累加的和线性的等等，而这些假设在实践中可能并不总是成立。
3. 伦理挑战：一些因果研究设计实验可能会带来伦理挑战，例如拒绝治疗或故意让参与者受到伤害。
4. 概括性有限：由于研究的受控性，因果研究设计的结果可能仅适用于所研究的特定群体，可能无法推广到其他人群或背景。
5. 外部有效性问题：因果研究设计可能容易受到外部有效性问题的影响，因为在现实世界中复制条件或治疗可能并不总是那么容易，导致结果与现实不同。
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