causaldiagrammen

Causale diagrammen, vaak aangeduid als causaldiagrammen, zijn Directed Acyclic Graphs (DAGs) die causale relaties tussen variabelen weergeven. Elk knooppunt is een variabele en elke pijl geeft een directe oorzakelijke invloed aan. Doordat de diagrammen acyclisch zijn, kan men geen cycli terug naar een variabele volgen, wat de analyse van interventies en causaliteit verduidelijkt.

Ze dienen als visuele en formele representatie van aannames over hoe veranderingen in variabelen elkaar beïnvloeden. Met DAG’s kan men onderscheid maken tussen associatie en causaliteit en systematische confounding identificeren. Belangrijke concepten zijn onder meer back-door paden, die door confounders kunnen lopen; d-separatie als maatregel van onafhankelijkheid; en criteria zoals back-door en front-door om causaliteit identificeerbaar te maken via aanpassingssets. Het do-operator concept geeft aan wat er gebeurt bij interventies. Latente variabelen kunnen worden weergegeven als verborgen knopen of via bidirectionele verbindingen, waardoor confounding wordt gemodelleerd.

Constructie en toepassing: diagrammen worden opgebouwd op basis van domeinkennis en literatuur, aangevuld met empirische data. Ze helpen bij de keuze welke variabelen gecontroleerd moeten worden en of een variabele als mediator of moderator fungeert. In beleidsevaluatie, epidemiologie, economie en sociale wetenschappen ondersteunen causaldiagrammen bij de interpretatie van resultaten en bij het bepalen van geschikte statistische methoden, zoals regressiecontroles of causal-inferentietechnieken (do-calculus, propensity score).

Beperkingen: de betrouwbaarheid hangt af van de juistheid van de aannames; ze kunnen niet uit data alleen worden bevestigd. Misspecification kan tot foutieve conclusies leiden, en latente confounding kan moeilijk te controleren zijn. Ze bieden een hulpmiddel om helder te denken over causaliteit, niet een definitief bewijs.