syyseuraussuhteista

Syyseuraussuhteista tarkoittaa sellaista tilaa, jossa yhden ilmiön eli syyn esiintyminen vaikuttaa toiseen ilmiöön eli seuraus. Syyseuraussuhteiden löytäminen on keskeistä luonnontieteissä, yhteiskuntatieteissä ja epidemiologiassa, kun halutaan ymmärtää, miten muutokset voivat muuttaa ilmiöitä ja johtaa vaikuttaviin toimenpiteisiin.

Käytännön tutkimuksessa on tärkeää erottaa syy-seuraussuhde korrelaatiosta. Yleisiä kriteerejä ovat ajoitus (syy edeltää seurausta), tilastollinen yhteisvaihtelu ja mahdollinen mekanismi, jolla syy voisi tuottaa seurauksen. Lisäksi voidaan käyttää counterfactual-ajattelua: mitä seurauksia olisi ollut, jos alkuperäistä syytä ei olisi ollut. Näiden lisäksi syy-seuraussuhteet pyritään osoittamaan sekä teoreettisella että empiirisellä perustalla.

Tutkimusmenetelmät jakautuvat kokeellisiin ja havainnoiviin lähestymistapoihin. Kokeelliset menetelmät, kuten satunnaistetut kontrolloidut kokeet, antavat vahvimmat syy-seuraussuhteiden havainnot, ja kvasi-kokeet sekä luonnolliset kokeet täydentävät tutkittavaa tilannetta. Havainnoivissa tutkimuksissa käytetään tilastollisia keinoja kuten regressioanalyysi, propensity score -menetelmät, instrumentaaliset muuttujat sekä rakenneohjautuva kausaalianalyysi (esim. Rubinin potentiaalitulokset, Pearlin do-calculus ja sem-kausaaliyhtälöt). Aikasarjoissa voidaan hyödyntää myös Granger-kausaalisuutta.

Sovellukset ja rajoitteet vaihtelevat: syy-seuraussuhteiden vahvistaminen on usein haastavaa etiikan, ulottuvuuden ja ali- tai yleiskuntaseurauksien vuoksi. Hyvin dokumentoidut mekanismit sekä toistettavissa olevat tulokset tukevat päätöksentekoa. Esimerkkejä ovat tupakoinnin yhteys keuhkosyöpään sekä koulutuksen ja tulon välinen yhteys, jossa taustatekijöitä on kontrolloitava monimutkaisissa malleissa.