自选择偏误是因为遗漏了某些变量导致X和Y有了相关性，比如：研究补习班对学习成绩的影响时，可能会因为爱学习的学生才会参加补习班，因此导致他们参加补习班后的成绩更好，从而高估了补习班的效果。一般采用heckman两步法，或者你把这个被遗漏的变量加入控制变量加以解决。这个例子除了有自选择偏误外，还有双向因果问题，可能学习成绩越好的人，参加辅导班的概率更大，此时，是否参加辅导班对成绩的影响的估计便会有偏。解决反向因果一般采用工具变量，或者滞后项等方法。（因为我对帖主的例子所处的领域不是很了解，所以，只能自己举例。以往均为我的理解，如有不当，还请指正）