因果关系的概念有点棘手。您可以（通常）不对此进行测试。你需要对事物的运作方式提出一个基于理论的想法，例如，如果一种商品的价格上涨，需求就会下降。在经验应用中，您需要考虑其他因素会影响需求，这样您就不会忽略数据生成过程的重要方面。

当我阅读您的描述时，您似乎有一个很好的机会来隔离难度变化的因果关系。这似乎是“差异中的差异”（DiD）的经典示例。唯一的问题可能是你改变了所有玩家的难度，所以你需要看看如何处理。

我想到的另一件事是，你基本上看的是生存率（X 天后），这将是“生存分析”的任务。

作为一种（或多或少）天真的方法，我会说您的方法朝着正确的方向发展。但是，请确保您可以控制任何可以控制的内容，例如玩家特征（因为与过去相比，现在可能会有不同的人玩您的游戏）。

所以当你有

其中是 D7，是您对玩家的了解，是难度（0 难度，1 难度较低），您应该或多或少有一个好主意，将更改为对 y 有什么影响。当你使用 OLS（线性回归）时，系数应该直接给你变化。但请记住，这或多或少是一种幼稚的方法（应该给出“好的”结果）。$y$$X$$d$$d=0$$d=1$$\gamma$