Kausaliteettipäätelmämenetelmien

Kausaliteettipäätelmämenetelmät ovat joukko työkaluja ja tekniikoita, joilla pyritään selvittämään syy-seuraussuhteita havaintojen tai kokeiden perusteella. Näiden menetelmien keskeisenä tavoitteena on erottaa todelliset kausaaliset vaikutukset pelkistä korrelaatioista, jotka voivat johtua yhteisestä taustatekijästä tai sattumasta. Yksinkertaisimmillaan kausaalisuhteen osoittaminen vaatii, että syyn täytyy edeltää seurausta ja että näiden kahden välillä on havaittavissa riittävän vahva yhteys.

Monimutkaisemmissa tilanteissa käytetään kehittyneempiä menetelmiä. Kokeelliset menetelmät, kuten satunnaistetut kontrolloidut kokeet (RCT), ovat usein "kultainen standardi" kausaalisuhteen osoittamisessa. Niissä koehenkilöt jaetaan satunnaisesti ryhmiin, joista yksi saa intervention ja toinen toimii kontrollina. Satunnaistamisen ansiosta ryhmien odotetaan olevan keskimäärin samanlaisia kaikissa muissa tekijöissä paitsi interventiossa, jolloin ryhmien välinen ero tuloksissa voidaan tulkita intervention aiheuttamaksi.

Kun kokeet eivät ole mahdollisia tai eettisiä, turvaudutaan usein havainnoiviin kausaalipäätelmämenetelmiin. Näihin kuuluvat esimerkiksi regressioanalyysi, taipumispistemenetelmät (esim. propensity score matching) ja instrumentaalimuuttujamenetelmät. Nämä menetelmät pyrkivät tilastollisesti kontrolloimaan sekoittavia tekijöitä tai hyödyntämään luonnollisia kokeita, joissa kohteita jakautuu "ikään kuin satunnaisesti" eri olosuhteisiin. Kausaliteettipäätelmämenetelmien valinta riippuu tutkittavasta ongelmasta, käytettävissä olevasta datasta ja tutkimuskysymyksen luonteesta.