La fuerte exogeneidad es una suposición importante en el estudio de la inferencia causal, pero es difícil de identificar según su definición. El método de red gemela proporciona una herramienta de modelo gráfico para analizar la relación entre variables, involucrando el mundo real y el mundo hipotético, lo que facilita la investigación de la fuerte exogeneidad. En este documento, se investiga la característica de la estructura del modelo gráfico de la fuerte exogeneidad basada en el método de red gemela. En comparación con otros métodos de derivación de diagnóstico gráfico, el método basado en la red gemela es más conciso, claro y fácil de entender. Bajo la condición de fuerte exogeneidad, es fácil estimar la probabilidad de causalidad basada en datos observacionales. Como ejemplo, se ilustra la aplicación de la característica de la estructura del modelo gráfico de la fuerte exogeneidad en la inferencia causal en el contexto de los conjuntos simples de cáncer de pulmón (LUCAS).