causaliteitsvraagstukken

Causaliteitsvraagstukken vormen een verzamelnaam voor problemen bij het bepalen of en hoe oorzaken tot effecten leiden. In de filosofie, statistiek, geneeskunde, economie en recht spelen zij een centrale rol bij het trekken van uitspraken over oorzaak en gevolg. Een robuuste analyse vraagt naar de geldigheid van aannames, de aard van oorzakelijkheid en de grenzen van wat kan worden vastgesteld op basis van beschikbare data.

Een centraal probleem is het onderscheid tussen correlatie en causaliteit. Een associatie tussen twee variabelen kan toevallig zijn of het gevolg van een onzichtbare verstorende variabele. Het counterfactuele perspectief definieert causaliteit vaak als wat er zou zijn gebeurd als de oorzaak niet had bestaan; in praktijk gaat het om verschillen in uitkomsten onder andersluidende omstandigheden, met tijdsvolgorde en mechanismen als aanwijzingen.

Methoden om causaliteit te onderzoeken variëren van experimentele tot observationele benaderingen. Experimenten met randomisatie vormen de goudstandaard, maar zijn niet altijd uitvoerbaar. Observatieonderzoeken maken gebruik van ontwerpen zoals instrumentele variabelen, natuurlijke experimenten, regressiediscontinuïteit, verschil-in-verschillen en propensity score matching om confounding te verminderen. Causal inference maakt ook gebruik van grafische modellen (doorgaans Directed Acyclic Graphs, DAGs) en do-calculus om aannames expliciet te formuleren en causaliteit te modelleren.

Daarnaast spelen uitdagingen zoals niet-identificeerbaarheid van causaliteitsrelaties, confounding, mediatie en moderatie, meetfouten en beperkte externe validiteit. Begrippen zoals causaliteit in de wet en beleid brengen extra vereisten met zich mee voor transparantie, preregistratie en robuuste gevoeligheidsanalyses.

Causaliteitsvraagstukken zijn daarom een interdisciplinair terrein waar filosofie, statistiek en datawetenschap elkaar vinden bij de ontwikkeling van theorieën, methoden en toepassingen in de praktijk.