Risorse online per la filosofia della causalità per l'inferenza causale


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Puoi consigliare libri, articoli, saggi, tutorial / corsi online, ecc. Che potrebbero essere interessanti e utili per un epidemiologo / biostatista per conoscere la filosofia della causalità / inferenza causale?

Conosco un bel po 'di fare un'inferenza causale da un quadro di epi e biostati, ma vorrei imparare qualcosa sulla filosofia che sta alla base e motiva questo lavoro. Ad esempio, ho capito che Hume ha parlato per la prima volta di idee che potrebbero essere interpretate come controfattuali.

Non ho praticamente alcuna formazione o esperienza con la filosofia, quindi ho bisogno di qualcosa di relativamente introduttivo per cominciare, ma sarei anche interessato a raccomandazioni per testi / autori più complessi ma importanti / fondamentali (ma per favore indica che non sono introduttivi).

Spero che questo non sia troppo fuori tema per la convalida incrociata, ma spero che alcuni di voi saranno stati sulla stessa barca di me prima e in grado di condividere le vostre risorse preferite.

Risposte:


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Senza voler approfondire documenti specifici, penso che una risorsa eccellente per qualcosa del genere sarebbe l' Enciclopedia della filosofia di Stanford . I lemmi su Causazione e Causazione Probabilistica e Manipolazione sono sottoposti a peer review, meticolosi annotazioni e forniscono grandi indicazioni su dove focalizzare la tua ricerca successiva.

Solo per citare due articoli: due articoli estremamente divertenti sull'argomento sono L'irragionevole efficacia della matematica nelle scienze naturali di Wigner (1960) e (più leggero e sicuramente più recente) L'irragionevole efficacia dei dati di Halevy, Norvig e Pereira ( 2009).



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Con Philosophy, un buon punto di partenza è sempre il lavoro di Bertrand Russell . Non c'è dubbio che troverai sezioni della Storia della filosofia occidentale di Russell che trattano la filosofia di causalità / inferenza causale, ma date le sue dimensioni e la sua ampia portata, sarebbe difficile per me individuare esattamente dove cercare in questo libro. Adottando una prospettiva a più lungo termine, tuttavia, questo è il libro con cui iniziare se si desidera approfondire la propria conoscenza della filosofia, della sua evoluzione, e dei filosofi stessi.

Un secondo libro di Bertrand Russell che vale la pena consultare è Human Knowledge . La parte V di questo libro tratta Probabilità mentre la parte VI riguarda i postulati dell'inferenza scientifica . Entrambi questi argomenti sono discussi dal punto di vista del filosofo. Per darti un assaggio del libro, ho aggiunto due estratti dall'Introduzione qui sotto.

Nell'introduzione al libro, Bertrand ci parla un po 'della Probabilità della Parte V :

Poiché è ammesso che le inferenze scientifiche, di norma, conferiscono solo probabilità alle conclusioni, la parte V procede all'esame della probabilità. Questo termine è capace di varie interpretazioni ed è stato definito in modo diverso da autori diversi. Queste interpretazioni e definizioni vengono esaminate, così come i tentativi di connettere l'induzione con la probabilità. In questo caso la conclusione raggiunta è, in sostanza, quella sostenuta da Keynes: che le induzioni non rendono probabili le loro conclusioni se non sono soddisfatte determinate condizioni e che l'esperienza da sola non può mai provare che tali condizioni siano soddisfatte.

E sulla parte VI Postulati dell'inferenza scientifica , Bertrand afferma (di nuovo, dall'Introduzione):

La parte VI, sui postulati dell'inferenza scientifica, si sforza di scoprire quali sono i presupposti minimi, anteriori all'esperienza, che sono necessari per giustificarci nell'investire le leggi da una raccolta di dati; e inoltre, per indagare in che senso, se del caso, si può dire di sapere che questi presupposti sono validi. La principale funzione logica che le assunzioni devono svolgere è quella di conferire un'alta probabilità alle conclusioni e alle induzioni che soddisfano determinate condizioni. A tale scopo, poiché è in discussione solo la probabilità, non è necessario supporre che una tale e una tale connessione di eventi avvenga sempre, ma solo che si verifichi frequentemente. Ad esempio, una delle ipotesi che sembrano necessarie è quella delle catene causali separabili, come quelle mostrate dai raggi di luce o dalle onde sonore. Questa ipotesi può essere affermata come segue: quando si verifica un evento con una struttura spazio-temporale complessa, accade spesso che si tratti di un treno di eventi con la stessa struttura o una struttura molto simile. (Una dichiarazione più esatta sarà trovata nel capitolo 6 di questa parte.) Questo fa parte di una più ampia assunzione di regolarità, o legge naturale, che, tuttavia, richiede di essere dichiarata in forme più specifiche del solito, poiché nel suo solito forma risulta essere una tautologia.

Tale inferenza scientifica richiede, per la sua validità, principi che l'esperienza non può rendere neppure probabile, è, credo, una conclusione inevitabile dalla logica della probabilità. Per l'empirismo, è una conclusione imbarazzante.

Ma penso che possa essere reso un po 'più appetibile dall'analisi del concetto di "conoscenza" intrapreso nella Parte II. "Conoscenza", a mio avviso, è un concetto molto meno preciso di quanto si pensi in generale, e ha le sue radici più profondamente radicate nel comportamento animale non bilanciato di quanto la maggior parte dei filosofi abbia voluto ammettere. Le ipotesi logicamente basilari a cui ci conduce la nostra analisi sono psicologicamente la fine di una lunga serie di perfezionamenti che partono da abitudini di aspettativa negli animali, come ad esempio che ciò che ha un certo tipo di odore sarà buono da mangiare. Chiedere, quindi, se "conosciamo" i postulati dell'inferenza scientifica, non è una domanda così definita come sembra. La risposta deve essere: in un certo senso, sì, in un altro senso, no; ma nel senso in cui "no" è la risposta giusta non sappiamo nulla, e la "conoscenza" in questo senso è una visione illusoria. Le perplessità dei filosofi sono dovute, in larga misura, alla loro riluttanza a risvegliarsi da questo sogno beato.

Se decidi di andare oltre (lungo la linea accademica), suggerirei anche di cercare "inferenza causale" nell'Oxford Journal Mind . C'è uno strumento di ricerca sul sito web del Journal.


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Dal titolo non suona così, ma il libro "Mostly Harmless Econometrics" di Angrist e Pischke fornisce una spiegazione approfondita della stima degli effetti causali, la logica sottostante e un'ampia discussione sulle tecniche utili per il lavoro applicato. Spiegano tutte le tecniche e le loro idee di base con esempi di vita reale, anche se la maggior parte è legata all'economia se non ti dispiace.

Se desideri avere un trattamento più tecnico dell'idea dei controfattuali, un articolo importante in questo senso è di Angrist, Imbens e Rubin (1996) nel Journal of American Statistical Association. Lì stabiliscono un quadro di effetti causali basato su controfattuali che utilizza variabili strumentali per identificare gli effetti di trattamento medi locali.

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