kausaliteetin

Kausaliteetti tarkoittaa ilmiöiden välistä syy-seuraussuhdetta: tapahtuma A aiheuttaa tapahtuman B tai vaikuttaa siihen siten, että B on erilainen A:n olemassaolosta. Kausaliteetin erottaminen korrelaatiosta on keskeistä tieteellisessä tutkimuksessa, sillä tilastollinen yhteys ei välttämättä merkitse syytä.

Filosofisessa keskustelussa on esitetty useita malleja. Klassinen näkemys painottaa syyn välttämättömyyttä tai riittävyyttä. Counterfactual-teoriat määrittelevät syyn sen perusteella, miltä tilanne näyttäisi, jos A ei olisi tapahtunut; jos B:n arvo poikkeaa, voidaan syy katsoa A:n vaikutukseksi. Nykyiset lähestymistavat yhdistävät tämän idean potentiaalisten tulosten malliin (Rubin kausa-malli) sekä Pearl’n do-kalkyymiä interviointivaikutusten ja mekanismien tarkastelussa.

Empiirisessä tutkimuksessa kausaalisuutta pyritään eristämään sekä satunnaistetuilla kokeilla (RCT) että havainnoivilla tutkimuksilla. RCT on kultainen standardi, koska se tasapainottaa hoidon ja kontrollin ryhmät. Havainnoivissa tutkimuksissa käytetään menetelmiä kuten instrumentaalimuuttujat, regression discontinuity -menetelmä, propensity score -matching sekä rakenteelliset yhtälömallit ja do-kalkyymiä kausaalivaikutusten arviointiin. Aikasarjoissa Grangerin kausaalisuutta käytetään arvioimaan, viittaako aikaisempi arvo tuleviin.

Haasteita ovat sekaantuminen (confounding), mittausvirheet ja epävarmuus. Epävarmuuden arviointi, replikointi ja läpinäkyvä data ovat keskeisiä periaatteita. Kausaaliteetin tutkimus on olennaista monilla aloilla, kuten lääketieteessä, taloustieteessä ja politiikan arvioinnissa, joissa vaikutusten ymmärrys tukee päätöksentekoa ja yhteiskunnallisia toimia.