Что такое обратная причинность? Определение и примеры
6 июля 2021 г.
Обратная причинность – это процесс, в котором результат предшествует причине. Это контрастирует с традиционной причинно-следственной связью между двумя переменными и может описывать явления в различных отраслях. Изучение обратной причинно-следственной связи может помочь вам оценить взаимосвязь между двумя переменными и лучше понять, что происходит. В этой статье мы определяем, что такое обратная причинность, сравниваем ее с одновременностью, исследуем некоторые области, в которых используется обратная причинность, и приводим несколько примеров.
Что такое обратная причинность?
Обратная причинность или обратная причинность — это социальный процесс, в котором причина возникает в порядке, противоположном ожидаемому. Вместо X, вызывающего Y, как в случае традиционной причинности, Y вызывает X.
Например, исследователи могут предположить, что люди с высоким индексом массы тела (ИМТ) более склонны к депрессии, когда на самом деле они обнаруживают, что депрессия приводит к высокому ИМТ. В обратной причинности результат предшествует причине или зависимая переменная предшествует регрессору. Это противоречит потоку традиционной причинности. Профессионалы могут использовать обратную причинность, чтобы объяснить, когда они считают условие или событие причиной явления.
Примеры обратной причинности
Вот несколько примеров обратной причинности:
Пример 1
У дедушки Дженны недавно случился сердечный приступ. Когда Дженна пошла к врачу на осмотр, она узнала, что у нее может быть более высокий риск сердечного приступа из-за ее семейной истории. Дженна сокращает потребление продуктов с высоким содержанием холестерина и насыщенных жиров, чтобы сохранить здоровье сердца. Она также начинает включать кардио-упражнения в свой распорядок дня.
Несмотря на то, что Дженна ведет здоровый образ жизни, у нее все же больше шансов получить сердечный приступ. Это показывает, что ее диета и физические упражнения не влияют на сердечный приступ, поскольку сердечный приступ предшествует причинам.
Пример 2
Лизетт любопытно, влияет ли размер класса на то, насколько хорошо ученики учатся. Она проводит обсервационные исследования в нескольких школах своего района. При посещении школы, в классах которой меньше 15 детей, она замечает, что ученики, как правило, имеют больше пятерок. Лизетт замечает, что в школе, где в классе около 25 детей, обычно меньше пятерок по сравнению со школами с меньшими классами.
Однако Лизетт также замечает, что школа с меньшими классами имеет более высокую репутацию, чем школы с большими размерами классов, и обычно именно туда умные родители отправляют своих детей. Основываясь на своем исследовании, Лизетт может сделать вывод, что более умные учащиеся посещают школы с меньшими размерами классов, а не маленькие классы, за счет которых учащиеся становятся умнее.
Пример 3
Стивен предсказывает, что студенты-юристы, выпивающие от двух до трех чашек кофе в день, скорее всего, будут испытывать больше беспокойства, чем те, кто выпивает ноль или одну чашку кофе в день. Он проводит эксперимент, в ходе которого в течение месяца изучает студентов юридического факультета и их привычки пить кофе. В этом исследовании переменная X — это кофе, а переменная Y — тревога, поскольку Стивен предсказывает, что кофе вызывает тревогу.
По завершении своего исследования Стивен обнаруживает, что переменные на самом деле меняются местами. Он обнаружил, что те, кто испытывает тревогу, с большей вероятностью будут пить больше кофе в качестве механизма преодоления, чем кофе, являющийся фактором риска для беспокойства. Это означает, что переменная Y, тревога, предшествует переменной X, кофе.
Обратная причинность против одновременности
Хотя обратная причинность и одновременность имеют схожие определения, эти два термина не совпадают. В обратной причинности только Y вызывает изменение поведения. Однако одновременность — это когда переменные с обеих сторон модельного уравнения влияют друг на друга одновременно. Здесь X вызывает изменение Y, а Y вызывает изменение X. Одновременно поток движется справа налево (X к Y) и слева направо (Y к X), в отличие от обратной причинности, которая движется слева направо. вправо (от Y до X). Одновременность возникает в условиях с совместно определяемыми переменными.
«Эффект Матфея» — типичный пример одновременности. Это убеждение в том, что интеллекты с высоким статусом, как правило, получают больше признания за аналогичные достижения, чем люди с более низким статусом. Интеллект с высоким статусом заставляет их получать больше наград, чем те, у кого более низкий статус. В результате высокий статус увеличивается и продолжает цикл преимуществ, что приводит к большему количеству наград.
В каких полях используется обратная причинность?
Некоторые области, которые используют причинно-следственную связь в своей работе, включают:
Психология: специалисты в области психологии могут полагать, что определенное поведение, такое как употребление наркотиков, вызывает проблемы с психическим здоровьем, когда, однако, употребление наркотиков является следствием того, что у человека проблемы с психическим здоровьем.
Статистика: статистики используют обратную причинно-следственную связь, чтобы помочь им понять результаты, которые могут быть причиной конкретного события, путем измерения линейной корреляции.
Экономика: обратная причинно-следственная связь помогает экономистам определить вероятность того, что финансовое состояние, например высокий кредитный рейтинг, приведет к действию, например ответственности, и может оказаться обратным тому, что они ожидали.
Физика: в физике ученые используют обратную причинность, чтобы увидеть, может ли будущее повлиять на настоящее так же, как настоящее влияет на будущее.
Эпидемиология: Эпидемиологи или те, кто изучает болезни, могут столкнуться с обратной причинно-следственной связью, когда обнаруживают, что воздействие вызвало фактор риска, а не сам фактор риска, вызвавший воздействие.
Как определить, является ли связь между двумя переменными случайной?
Чтобы определить, являются ли две переменные причинно-следственными, используйте критерии Брэдфорда Хилла. Это список стандартов, составленный статистиком Брэдфордом Хиллом в 1965 году для подтверждения случайных отношений. Знание того, являются ли две переменные случайными, может помочь вам определить, может ли связь быть обратной причинно-следственной связью. Критерии Брэдфорда Хилла включают следующие характеристики:
Прочность
Определение величины риска или силы связи между вашим фактором риска и исходом может помочь вам решить, имеют ли место случайные отношения. Случайные отношения имеют прочные связи. Вы можете использовать формулу коэффициента корреляции, которая представляет собой статистический метод измерения силы связи между двумя переменными, чтобы увидеть, насколько сильна ваша связь.
Последовательность
Еще одним элементом случайных отношений является постоянство. Посмотрите, были ли одни и те же результаты получены в разных популяциях, доказывая, что X вызывает Y. Если несколько исследований, проведенных в разное время, показывают одни и те же результаты, вероятно, эта связь является причинно-следственной.
Специфика
Причинно-следственная связь возникает, когда очень специфическая популяция в определенном месте или с определенным заболеванием и никакое другое объяснение не представляется вероятным. Посмотрите, есть ли связь один к одному между воздействием и результатом. Наличие данных о конкретной причине является признаком того, что связь является случайной, но не всегда может иметь место в каждой случайной связи.
Временная последовательность
Порядок последовательности может помочь вам выяснить, являются ли две переменные случайными. Если следствие возникает раньше причины, то можно заключить, что это обратная причинно-следственная связь. Чтобы исключить вероятность того, что переменные могут быть обратной причинно-следственной связью, посмотрите, предшествует ли воздействие результату.
Биологический градиент
Биологический градиент означает, что большее воздействие обычно приводит к более частому возникновению эффекта. Примером этого является зависимость доза-реакция. Здесь реальная реакция, связанная с началом заболевания, возникает во время введения дозы.
правдоподобие
Чтобы увидеть, имеет ли место причинно-следственная связь, посмотрите, есть ли разумное объяснение взаимосвязи двух переменных. Случайные отношения вероятны, если связь объясняется биологическим механизмом, например социальной моделью. Посмотрите, есть ли биологическое объяснение тому, почему причина создает следствие.
Согласованность
Когерентность, или характеристика последовательности и логичности, является еще одним атрибутом, который необходимо оценить. Этот атрибут проверяет наличие причинно-следственной связи. Если взаимосвязь соответствует современным знаниям о естественной истории или биологии исхода, то эффект может быть более вероятным. Однако, поскольку у вас может не быть большого количества информации о переменных, вам может быть нечего сравнивать.
Эксперимент
Еще один способ определить, является ли связь причинно-следственной, — это посмотреть, есть ли какие-либо непротиворечивые экспериментальные доказательства. Поскольку вы можете контролировать другие переменные в эксперименте, вы можете увидеть, действительно ли связь между выбранными вами переменными является причинно-следственной. Удалив воздействие, вы можете изменить частоту результата.
9. Аналогия
Аналогии или сходства могут помочь вам увидеть, похожа ли ассоциация на другие ассоциации. Рассматривая другие причинно-следственные связи, вы можете увидеть, имеют ли эти отношения аналогичные характеристики. Например, если вы знаете действие определенного лекарства, вы можете предвидеть причинно-следственную связь для аналогичного лекарства. Это позволяет вам предположить, что если условия, аналогичные причине, приводят к вашему результату, то ваша причина может привести к такому же результату.