Wnioskowanie przyczynowe

Wnioskowanie przyczynowe (analiza przyczynowa, Szablon:W języku) – zagadnienie m.in. epistemologii i metodologii nauk, obejmujące opis, preskrypcję i stosowanie metod systematycznego odkrywania i badania związków przyczynowych. Analiza przyczynowa ma pozwalać na możliwie rzetelną odpowiedź na pytania postaci: „co by było, gdyby…?” albo „jaką różnicę powoduje…?”Szablon:R.

Nie sprowadza się do wnioskowania statystycznego opartego na pomiarze zależności statystycznych. Różne związki przyczynowe mogą objawiać się tak samo wyglądającymi korelacjami – do czego odwołują się aforyzmy typu „korelacja to nie przyczynowość”, i co grozi błędem logicznym post hoc. Wnioskowanie przyczynowe wymaga dodatkowego, specyficznego modelowania, a najlepszą podstawę stanowią dla niego obserwacje ze zmian sytuacji – zwłaszcza realizowanych w zamierzenie losowy sposób (warunkowo niezależnie od zmiennych zakłócających), tak jak w randomizowanym eksperymencie naukowymSzablon:R.

Współcześnie wnioskowanie przyczynowe rozwija się od lat 1970–1990 razem z cybernetyką i wnioskowaniem statystycznym. Jest ono rozumiane jako proces tworzenia alternatywnych probabilistycznych modeli przyczynowych badanych zjawisk i dokonywania pomiędzy nimi wyboru oparty na konfrontowaniu ich przewidywań z obserwacjami empirycznymi. Wśród głównych podejść do zagadnienia ważną rolę odgrywa model Neymana-Rubina (potencjalnych rezultatów), modele równań strukturalnych, i model Pearla (sieci bayesowskie)Szablon:R.

Zarys historii

Filozofia

Zawodność wnioskowań empirycznych rozpoznano już w starożytności – zagadnienie to nosi współcześnie nazwę problemu indukcjiSzablon:R. Wnioskowanie przyczynowe wiąże się z dodatkowym, ontologicznym pytaniem o definicję związków przyczynowychSzablon:R. W historii prób konceptualizacji zarówno wnioskowania, jak i przyczynowości, różni autorzy nadawali każdemu z tych pojęć wąsko określone znaczeniaSzablon:R. Wczesne nowożytne definicje związków przyczynowych ewoluowały m.in. w pismach J.S. Milla i D. Hume’a. Kategoria ta była w trakcie XIX i na początku XX wieku w większości marginalizowana przez empirycystów i pozytywistów logicznych, oraz wpływowych statystyków takich jak K. Pearson i R.A. Fisher – skłaniali się oni bowiem do przekonania, że nauka może mówić jedynie o korelacjach. Analiza przyczynowa pozostawała jednak obecna w praktyce naukowej i społecznej w roboczych, intuicyjnych formach, np. w tzw. kryteriach Hilla, lub prawnych przesłankach odpowiedzialnościSzablon:R.

Statystyka i nauki empiryczne

Dwudziestowieczni statystycy i metodolodzy kontynuowali zmagania filozofów z opisem kryteriów przyczynowości, rozróżnianiem i traktowaniem różnych typów zmiennych ubocznych, i sposobami rozstrzygania pozornych paradoksów (jak paradoks Berksona czy Simpsona). Wielu decydowało się na pragmatyczne odrzucenie kategorii przyczyny, ograniczając się do mówienia jedynie o korelacjach i funkcji predykcyjnej modeli; inni odnosili się do przyczynowości na podstawie intuicyjnych, jakościowych regułSzablon:R. Rozważania o determinizmie lub stanach kontrfaktycznych były uznawane np. przez K. Pearsona za zbędną metafizykęSzablon:R.

Badacze świadomi byli faktu, że modele uwzględniające różne zestawy zmiennych prowadzą do mocno różnych oszacowań korelacji. Proponowano doraźne techniki analizy i radzenia sobie z tzw. zmiennymi zakłócającymi i mediatorami, które nie oferowały jednak ogólnej konceptualizacji tych problemów. Za główną, relatywnie bezpieczną metodę analizy przyczynowej uznawano przede wszystkim randomizowany eksperyment naukowy – w wielu przypadkach niemożliwy jednak do zrealizowania ze względów praktycznych lub etycznych, a także niekoniecznie zdolny odzwierciedlać realistyczne warunkiSzablon:R.

Znaczący postęp miał miejsce dopiero po latach 1970–1990, dzięki wprowadzeniu do dziedziny nowych narzędzi, po opracowaniu wnioskowania kontrfaktycznego przez zespół Rubina, i sieci bayesowskich opartych na skierowanych grafach acyklicznych przez zespół Pearla. Umożliwiło to m.in. rozwój technik quasi-eksperymentalnychSzablon:R.

Rolę w przełomie odegrały też badania heurystyk wnioskowania w ramach psychologii poznawczej. W ocenie np. Pearla i cytowanych przez niego osób, trudności jakie budzą pozorne paradoksy statystyczne świadczą o wrodzonej predyspozycji istot żywych do wnioskowania przyczynowegoSzablon:R.

Współczesne podejścia

We współczesnej metodologii nauk i statystyce pracę naukową postrzega się często jako rozwój i ewaluację modeli. Wnioskowanie przyczynowe wpisuje się w ten schemat, jednak obejmuje szeroki wachlarz podejść, o różnym stosunku do danych i teorii. W uproszczeniu, część perspektyw zakłada prymat teorii, a część – danychSzablon:R.

Model Neymana-Rubina (potencjalne rezultaty)

Potoczne myślenie o przyczynowości wyraża się w pytaniach postaci „co by było, gdyby…?” Statystycy tacy jak Jerzy Neyman proponowali robocze ujęcia takich pytań w postaci tzw. stanów kontrfaktycznychSzablon:R. Holland uznał za fundamentalny problem wnioskowania przyczynowego fakt, że nie jest możliwe poznanie możliwych historii, które nie miały miejsca: w przypadku konkretnej osoby znamy tylko rezultaty przebiegu zdarzeń, który naprawdę zaszedłSzablon:R. Holland i Rubin opracowali na tej podstawie konceptualizację wnioskowania przyczynowych jako problemu brakujących danych z niezaobserwowanych (kontrfaktycznych) światów, a problemowi brakujących danych da się zaradzić statystycznieSzablon:R.

Jest to podejście, w którym naukowcy kierują się pytaniem badawczym i dostępnymi danymi. Czynniki te determinują kształt stosowanego modelu, raczej niż na odwrót. Rozwiązaniem idealnym jest realizacja randomizowanego eksperymentu; jeśli to niemożliwe, badacze mogą wykorzystać quasi-eksperymentalne odpowiedniki grupy kontrolnej i eksperymentalnej z danych obserwacyjnych. Typowa uzyskana odpowiedź to średni efekt przyczynowy (ATE, Szablon:W języku), obliczony jako różnica między grupą kontrolną i (quasi-)eksperymentalną. Jeśli dobór do grup jest nieidealnie losowy, można uzyskać przynajmniej tzw. efekt lokalny (LATE). Przyjmuje się także pomocnicze założenia, jak o zaniedbywalności pominiętych zmiennych zakłócających, i stałości efektu, które zwiększają prawomocność wniosków przyczynowych. Tzw. atrybuty wsobne (np. płeć), które nie są obecnie w praktyce manipulowalne, uznaje się na niemożliwe do kontrfaktycznej analizy przyczynowejSzablon:R.

Filozoficzny status stanów kontrfaktycznych pozostaje przedmiotem debat. Także wśród autorów orędujących za prowadzeniem analiz przyczynowych są osoby, jak Dawid, argumentujące ze kontrfaktyczność to pojęcie, które wprowadza niepotrzebny ontologiczny zamętSzablon:R. Nie mają oni z reguły problemu z samymi technikami analizy, ale postulują stosowanie bardziej ostrożnego języka: np. wnioskowania decyzyjnego i „stanów hipotetycznych”Szablon:R.

Model Pearla (sieci bayesowskie)

Przykład grafu systemu przyczynowego w stylu Pearla, w którym badanemu związkowi przyczyny $X$ ze skutkiem $Y$ towarzyszy mediator $M,$ zmienna zakłócająca $Z$ i kolider $K.$ Typowy problem pominiętej zmiennej polega na nieuwzględnieniu w modelu czynników typu $Z.$ Dla kontrastu, statystyczne kontrolowanie zmiennych typu $M$ i $K$ jest generalnie także niepożądane, i również zwiększa błąd oszacowania – chyba że np. przedmiotem badania jest sam efekt mediacji.

Podejście Judei Pearla wywodzi się z jego pracy w obszarze cybernetyki i sztucznej inteligencji, i jego zdaniem jest uogólnieniem wszystkich stosowanych dotąd metod. Nawiązuje m.in. do analizy ścieżkowej S. Wrighta i modelowania równań strukturalnych, oraz neuropsychologicznych teorii działania ludzkiego umysłuSzablon:R.

Pearl poszukiwał matematycznego języka pozwalającego na uporządkowanie, opis – i docelowo, automatyzację – wnioskowania przyczynowego. Modelem który zadowolił jego wymagania były sieci bayesowskie oparte na skierowanych grafach acyklicznych, których wierzchołki reprezentują zmienne, a krawędzie ich związki przyczynoweSzablon:R.

Sieci bayesowskie umożliwiają porównanie dopasowania różnych modeli do danych, określenie, jakie rozstrzygnięcia są możliwe na podstawie dostępnych danych, i dokonanie dowolnych obliczeń diagnostycznych i prognostycznych. Wprowadzają systematyczną klasyfikację różnych ról zmiennych w modelu, odróżniając zmienne zakłócające, kolidery i mediatory. Wyznaczają warunki trafnego oszacowania związków przyczynowych, dzięki konceptualizacji „blokowania” lub „odblokowywania” szlaków grafu: opisują w jakich sytuacjach statystyczne kontrolowanie różnych zmiennych modyfikuje ich obserwowane w danych prawdopodobieństwa warunkowe w sposób który izoluje realny związek przyczynowy, a w jakich sytuacjach ignoruje lub „uwalnia” nieprzyczynowe zależności, i wprowadza pozorne korelacjeSzablon:R.

Podejście Pearla kładzie nacisk na nadrzędność jakościowego modelowania przyczynowego nad ilościową analizą statystycznąSzablon:R. Rubin i jego uczniowie, np. Gelman, argumentują jednak, że choć doceniają wartość teoretyczną tej perspektywy, to w praktyce naukowej badacze zajmujący się skomplikowanymi zjawiskami często radzą sobie sprawniej podążając od danych do teorii i modeli, a nie na odwrótSzablon:R.