Causaliteitskaders

Causaliteitskaders vormen theoretische en methodische kaders waarmee onderzoekers causal relaties proberen te onderscheiden van louter associaties. Ze beschrijven welke variabelen relevant zijn, welke mechanismen verondersteld worden en welke aannames nodig zijn om van waargenomen verbanden naar oorzakelijke invloeden te spreken.

De belangrijkste tradities zijn grafische causaliteitsmodellen en de potentiële uitkomsten-benadering. Grafische modellen gebruiken diagrammen zoals directed acyclic graphs (DAGs) en structurele relaties om oorzakelijkheid te beschrijven; interventies worden gemodelleerd met de do-operator en identificeerbaarheid wordt beoordeeld met criteria zoals de back-door-conditie. De positie van confounding en de scheiding tussen causaal verband en associatie worden zo expliciet gemaakt, waardoor het mogelijk wordt om aannames te toetsen en analyses te plannen.

De potentiële uitkomsten-benadering (Rubin-model) legt nadruk op wat er zou gebeuren voor elk individu onder verschillende behandelingsscenario’s en gebruikt counterfactuals om causale effecten te definiëren en te schatten. Deze benadering is vooral gericht op denken in termen van potentiële uitkomsten onder behandeld en niet-behandeld, en op de vergelijking van gemiddelden of heterogene effecten.

Granger-causaliteit is een tijdreeksbenadering die voorspellingsveranderingen over tijd relateert aan oorzaak-gebeurtenissen; het biedt aanwijzingen voor causaliteit maar is geen algemeen bewijs en vereist vaak aanvullende aannames over stationariteit en confoundingcontrole.

Toepassingen omvatten beleidsevaluatie, epidemiologie, economie en data science, waar causaliteitskaders helpen bij ontwerp van studies, interpretatie van resultaten en gevoeligheidsanalyses. Beperkingen zijn onder meer aannames over confounding, onvolledige modellen, meetfouten en identificeerbaarheidsproblemen; triangulatie van benaderingen en robuuste gevoeligheidsanalyses worden vaak toegepast om betrouwbare conclusies te ondersteunen.