Sababiy tahlil - Causal analysis - Wikipedia

Sababiy tahlil maydonidir eksperimental dizayn va statistika sabab va natijani aniqlashga tegishli.[1] Odatda bu to'rtta elementni o'z ichiga oladi: o'zaro bog'liqlik, vaqt bo'yicha ketma-ketlik (ya'ni sabablar ularning taklif qilingan ta'siridan oldin paydo bo'lishi kerak), ishonchli jismoniy yoki axborot-nazariy kuzatilgan ta'sirni yuzaga kelishi mumkin bo'lgan sababdan kelib chiqish mexanizmi va ehtimolligini yo'q qilish umumiy va muqobil ("maxsus") sabablar. Bunday tahlil odatda bir yoki bir nechta sun'iy yoki o'z ichiga oladi tabiiy tajribalar.[2]

Motivatsiya

Ma'lumotlarni tahlil qilish birinchi navbatda sabab savollari bilan bog'liq.[3][4][5][6][7] Masalan, o'g'it ekinlarning o'sishiga sabab bo'ldimi?[8] Yoki, ma'lum bir kasallikning oldini olish mumkinmi?[9] Yoki, nima uchun mening do'stim tushkunlikka tushdi?[10] The mumkin bo'lgan natijalar va regressiya tahlili ma'lumotlar ishlab chiqilgan eksperimentlar yordamida to'planganda texnikalar bunday so'rovlarni ko'rib chiqadi. To'plangan ma'lumotlar kuzatish tadqiqotlar sababiy xulosalar uchun turli xil texnikani talab qiladi (chunki masalan, masalan, masalan) aralashtiruvchi ).[11] Eksperimental ma'lumotlar bilan ishlatilgan sabablarni aniqlash usullari kuzatish ma'lumotlari bilan oqilona xulosalar chiqarish uchun qo'shimcha taxminlarni talab qiladi.[12] Bunday sharoitlarda sababiy xulosaning qiyinligi ko'pincha quyidagicha ifodalanadi:korrelyatsiya sababni anglatmaydi ".

Falsafa va fizikada

Asosiy maqolalar: Sabablilik va Sabablilik (fizika)

Nedensiallik mohiyati bir necha bor muntazam ravishda tekshiriladi o'quv fanlari, shu jumladan falsafa va fizika.

Akademik sohada nedensellik to'g'risida juda ko'p sonli nazariyalar mavjud; Oksford sabablari to'g'risidagi qo'llanma (Beebee, Hitchcock & Menzies 2009 yil ) 770 sahifani o'z ichiga oladi. Ichidagi ta'sirchan nazariyalar orasida falsafa bor Aristotel "s To'rt sabab va Al-G'azzoliy "s okzionalizm.[13] Devid Xum nedensellik haqidagi e'tiqodlar tajribaga asoslanadi va shunga o'xshash tajriba kelajakdagi o'tmishni modellashtiradi, bu esa o'z navbatida faqat tajribaga asoslangan bo'lishi mumkin degan fikrga asoslanadi, degan fikrni ilgari surdi. dairesel mantiq. Xulosa qilib, u buni tasdiqladi nedensellik haqiqiy fikrlashga asoslanmaydi: faqat korrelyatsiyani aslida anglash mumkin.[14] Immanuil Kant, ga binoan Beebee, Hitchcock & Menzies (2009), "har qanday hodisaning sababi bo'lgan yoki sabab qonuniga binoan kelib chiqadigan nedensellik printsipi induktsiya orqali sof empirik da'vo sifatida o'rnatilishi mumkin emas, chunki u holda unda qat'iy universallik yoki zaruriyat bo'lmaydi".

Falsafa sohasidan tashqarida sababiy nazariyalarni aniqlash mumkin klassik mexanika, statistik mexanika, kvant mexanikasi, bo'sh vaqt nazariyalar, biologiya, ijtimoiy fanlar va qonun.[13] Ichida sabab sifatida korrelyatsiya o'rnatish fizika, odatda sabab va oqibat mahalliy orqali bog'lanishi kerakligi tushuniladi mexanizm (masalan,. tushunchasi ta'sir ) yoki a mahalliy bo'lmagan mexanizmi (qarang. tushunchasi maydon ), ma'lum bo'lganlarga muvofiq tabiat qonunlari.

Nuqtai nazaridan termodinamika, sabablar bilan taqqoslaganda sabablarning universal xususiyatlari Termodinamikaning ikkinchi qonuni, qadimiy, o'rta asr va Kartezyen[15] muayyan sabab uchun "sabab samaradan katta" deb qarash termodinamik erkin energiya. Bu, o'z navbatida, shubha ostiga olinadi[shubhali – muhokama qilish] tushunchalarining mashhur talqinlari bilan chiziqli bo'lmagan tizimlar va kelebek ta'siri, unda kichik hodisalar, o'z navbatida, oldindan aytib bo'lmaydiganligi va katta miqdordagi qo'zg'alishi tufayli katta ta'sirga olib keladi potentsial energiya.

Qarama-qarshi vaziyatlardan kelib chiqadigan sabablar

Shuningdek qarang: Verifikatsiya

Sezgi intuitiv ravishda nafaqat korrelyatsiyani, balki a ni ham talab qiladi qarama-qarshi qaramlik. Faraz qilaylik, talaba test sinovlarida yomon qatnashdi va buning sababi uning o'qimaganligi deb taxmin qildi. Buni isbotlash uchun, biron bir talaba xuddi shu sharoitda xuddi shu testni yozgan, ammo bir kecha oldin o'qigan kontraktual haqida o'ylaydi. Agar tarixni orqaga qaytarib, faqat bitta kichik narsani o'zgartira oladigan bo'lsa (talabani imtihon uchun o'qishga majbur qiladigan bo'lsa), sababni kuzatish mumkin edi (1-versiyani 2-versiyani taqqoslab). Kichkina boshqariladigan o'zgarishlarni amalga oshirgandan so'ng tarixni orqaga qaytarish va voqealarni qayta ijro etishning iloji yo'qligi sababli, sabab haqida faqat aniq xulosa chiqarish mumkin. Bu Sababiy xulosaning asosiy muammosi deb ataladi - to'g'ridan-to'g'ri sabab ta'sirini kuzatish mumkin emas.[16]

Ilmiyning asosiy maqsadi tajribalar statistik usullar esa dunyoning qarama-qarshi holatini iloji boricha taxmin qilishdir.[17] Masalan, bir xil egizaklar ustida tajriba testlarida doimiy ravishda bir xil baholarga ega bo'lishlari ma'lum bo'lgan. Bitta egizak olti soat o'qishga, ikkinchisi o'yin parkiga yuboriladi. Agar ularning test natijalari to'satdan katta darajada farq qilsa, bu o'qish (yoki ko'ngilochar bog'ga borish) test ballariga sababchi ta'sir ko'rsatganiga dalil bo'ladi. Bunday holda, o'qish va test natijalari o'rtasidagi o'zaro bog'liqlik deyarli sababni anglatadi.

Yaxshi ishlab chiqilgan eksperimental tadqiqotlar oldingi misoldagi kabi shaxslar tengligini guruhlar tengligi bilan almashtiring. Maqsad, guruhlar olgan muolajadan tashqari, o'xshash bo'lgan ikkita guruhni yaratishdir. Bunga bitta populyatsiyadan sub'ektlarni tanlash va ularni tasodifiy ravishda ikki yoki undan ortiq guruhlarga ajratish orqali erishiladi. Guruhlarning bir-biriga o'xshash xatti-harakatlari ehtimoli (o'rtacha) har bir guruhdagi sub'ektlar soni ortib boradi. Agar ular olgan muolajadan tashqari guruhlar mohiyatan teng bo'lsa va guruhlar uchun natijada farq kuzatilsa, demak, bu davolanish natijaga javobgar ekanligiga dalolat qiladi yoki boshqacha qilib aytganda davolash kuzatilgan ta'sirni keltirib chiqaradi. Biroq, kuzatilgan effekt "tasodifan" ham bo'lishi mumkin, masalan, populyatsiyadagi tasodifiy bezovtaliklar natijasida. Statistik testlar kuzatilgan farq aslida mavjud bo'lmagan taqdirda mavjud deb noto'g'ri xulosa qilish ehtimolini aniqlash uchun mavjud (masalan, qarang P qiymati ).

Nedensiallikning operatsion ta'riflari

Clive Granger 1969 yilda nedensellikning birinchi operatsion ta'rifini yaratdi.[18] Granjer ta'rifini berdi ehtimollik sababli tomonidan taklif qilingan Norbert Viner dispersiyalarni taqqoslash sifatida operatsion.[19]

"Haqiqat" bilan tekshirish

Piter Spirtes, Klark Glimur va Richard Sxayns nedensiallik ta'rifini aniq bermaslik g'oyasini kiritdi[tushuntirish kerak ].[3] Spirtes va Glymour 1990 yilda nedensel kashfiyot uchun kompyuter algoritmini taqdim etdilar.[20] Yaqinda ko'plab sabablarni aniqlash algoritmlari tekshirishda Spirtes-Glymour uslubiga amal qiladi.[21]

Izlanish

Asosiy maqola: Izohli sabab-tahlil

"Ma'lumotlarning sababliligi" yoki "nedensel kashfiyot" deb ham ataladigan izlanishli sabab-tahlil[3] bu statistik ma'lumotlardan foydalanishdir algoritmlar qat'iy taxminlar asosida potentsial sabab bo'lgan kuzatilgan ma'lumotlar to'plamidagi assotsiatsiyalar haqida xulosa chiqarish. ECA - bu turi sababiy xulosa dan ajralib turadi nedensel modellashtirish va davolash ta'siri yilda randomizatsiyalangan boshqariladigan sinovlar.[4] Bu izlanish tadqiqotlari odatda ko'proq rasmiylikdan oldin sabab tadqiqot Shu tarzda kashfiyot ma'lumotlarini tahlil qilish ko'pincha oldinda statistik gipotezani sinovdan o'tkazish yilda ma'lumotlarni tahlil qilish[22][23]

"Granger sababini" o'lchash uchun kompyuter dasturlari

Tashqi havolalar

Adabiyotlar

  1. ^ Rohlfing, Ingo; Shnayder, Karsten Q. (2018). "Set-nazariy multimetodli tadqiqotlarda sababiy tahlil uchun birlashtiruvchi asos" (PDF). Sotsiologik usullar va tadqiqotlar. 47 (1): 37–63. doi:10.1177/0049124115626170. Olingan 29 fevral 2020.
  2. ^ Brady, Genri E. (2011 yil 7-iyul). "Ijtimoiy fanlarda sabab va tushuntirishlar". Siyosatshunoslik bo'yicha Oksford qo'llanmasi. doi:10.1093 / oxfordhb / 9780199604456.013.0049. Olingan 29 fevral 2020.
  3. ^ a b v Spirtes, P .; Glimur, S .; Scheines, R. (2012). Sabab, bashorat va qidirish. Springer Science & Business Media. ISBN  978-1461227489.
  4. ^ a b Rozenbaum, Pol (2017). Kuzatish va tajriba: sababiy xulosaga kirish. Garvard universiteti matbuoti. ISBN  9780674975576.
  5. ^ Pearl, Yahudiya (2018). Nima uchun kitob: sabab va ta'sir haqidagi yangi fan. Asosiy kitoblar. ISBN  978-0465097616.
  6. ^ Kleinberg, Samanta (2015). Nima uchun: sabablarini topish va ulardan foydalanish bo'yicha qo'llanma. O'Reilly Media, Inc. ISBN  978-1491952191.
  7. ^ Illari, P .; Russo, F. (2014). Nedensellik: Falsafiy nazariya ilmiy amaliyotga javob beradi. Oksford. ISBN  978-0191639685.
  8. ^ Fisher, R. (1937). Eksperimentlarning dizayni. Oliver va Boyd.
  9. ^ Hill, B. (1955). Tibbiy statistika tamoyillari. Lancet Limited.
  10. ^ Halpern, J. (2016). Haqiqiy sabab. MIT Press. ISBN  978-0262035026.
  11. ^ Pearl J.; Glimur, M.; Jewell, N. P. (2016). Statistikada sababiy xulosa: primer. John Wiley & Sons. ISBN  978-1119186847.
  12. ^ Stone, R. (1993). "Sababiy xulosalar asoslanadigan taxminlar". Qirollik statistika jamiyati jurnali. B seriyasi (uslubiy). 55 (2): 455–466. doi:10.1111 / j.2517-6161.1993.tb01915.x.
  13. ^ a b Beebee, Hitchcock & Menzies 2009 yil
  14. ^ Morris, Uilyam Edvard (2001). "Devid Xyum". Stenford falsafa entsiklopediyasi.
  15. ^ Lloyd, AC (1976). "Sabab ta'siridan kattaroq degan tamoyil". Fronez. 21 (2): 146–156. doi:10.1163 / 156852876x00101. JSTOR  4181986.
  16. ^ Holland, Pol V. (1986). "Statistika va sababiy xulosa". Amerika Statistik Uyushmasi jurnali. 81 (396): 945–960. doi:10.1080/01621459.1986.10478354.
  17. ^ Pearl, Yahudiya (2000). Sabablilik: modellar, mulohaza yuritish va xulosa. Kembrij universiteti matbuoti. ISBN  9780521773621.
  18. ^ Granger, C. W. J. (1969). "Ekonometrik modellar va o'zaro faoliyat spektral usullar bo'yicha sababiy munosabatlarni o'rganish". Ekonometrika. 37 (3): 424–438. doi:10.2307/1912791. JSTOR  1912791.
  19. ^ Greynjer, Kliv. "Mukofot ma'ruzasi. NobelPrize.org. Nobel Media AB 2018".
  20. ^ Spirtes, P .; Glymour, C. (1991). "Nodir siyrak grafiklarni tezda tiklash algoritmi". Ijtimoiy fanlarni kompyuter sharhi. 9 (1): 62–72. doi:10.1177/089443939100900106. S2CID  38398322.
  21. ^ Guo, Ruocheng; Cheng, Lu; Li, Jundong; Hahn, P. Richard; Liu, Xuan (2018). "Ma'lumotlar bilan o'rganish sabablarini o'rganish: muammolar va usullar". arXiv:1809.09337.
  22. ^ Makkrayn, Jeyms (2016). Vaqt seriyali ma'lumotlar bilan izlanishli sababiy tahlil (Ma'lumotlarni qazib olish va bilimlarni kashf qilish bo'yicha sintez ma'ruzalari). Morgan & Claypool Publishers. ISBN  978-1627059343.
  23. ^ Tukey, Jon V. (1977). Ma'lumotlarni qidirib topish. Pearson. ISBN  978-0201076165.

Bibliografiya