Orsaksfördelningen

Orsaksfördelningen är ett begrepp som används inom samhällsvetenskap, medicin och teknik för att beskriva hur olika orsaker bidrar till ett utfall i en population eller ett dataset. Den förväntas ge en bild av vilka faktorer som driver ett fenomen och hur stor del av utfallet som kan tillskrivas varje orsak eller varje kombination av orsaker.

Eftersom händelser ofta beror på flera samverkande faktorer betonar Orsaksfördelningen multikausalitet. Man kan dela in orsakerna i proximala och distala, samt efter om de är nödvändiga, tillräckliga eller del av en kombination som tillsammans ger utfallet. I praktiken används olika modeller och angreppssätt för att uppskatta varje orsaks bidrag och hur de interagerar.

Inom epidemiologi används begreppet bland annat för att kvantifiera befolkningsattributionsandelar, det vill säga hur stor andel av ett utfall som kan tillskrivas specifika riskfaktorer. Inom säkerhet och påverkansarbete används det i rotorsaksanalys och riskbedömning för att kartlägga grundläggande orsaker till en händelse och deras relativa betydelse. Metoder inkluderar kausala modeller såsom riktiga kontra faktiska scenarier, samt dekompositionsmetoder och användning av grafiska verktyg som vägleds av kausal inferens.

Begränsningar finns i kausal inference, bland annat confounding, interaktioner och begränsad data. Orsaksfördelningen är ofta en modell av verkligheten och kan variera mellan populationer och över tid.

Exempelvis bidrar rökning, arbetsrelaterad exponering och luftföroreningar till lungcancer i olika grad beroende på population, medan vägtrafikolyckor kan förklaras av faktorer som förare, fordon, väder och väginfrastruktur i olika kombinationer.