La inferencia causal es el proceso de determinar el efecto real e independiente de un fenómeno particular que es un componente de un sistema mayor. La principal diferencia entre la inferencia causal y la inferencia de asociación es que la inferencia causal analiza la respuesta de una variable de efecto cuando se cambia una variable de causa del efecto. [1] [2] La ciencia de por qué ocurren las cosas se llama etiología . Se dice que la inferencia causal proporciona la evidencia de la causalidad teorizada por el razonamiento causal .
La inferencia causal se estudia ampliamente en todas las ciencias. Varias innovaciones en el desarrollo e implementación de metodología diseñada para determinar la causalidad han proliferado en las últimas décadas. La inferencia causal sigue siendo especialmente difícil cuando la experimentación es difícil o imposible, lo que es común en la mayoría de las ciencias.
Los enfoques de la inferencia causal son ampliamente aplicables en todos los tipos de disciplinas científicas, y muchos métodos de inferencia causal que fueron diseñados para ciertas disciplinas han encontrado uso en otras disciplinas. Este artículo describe el proceso básico detrás de la inferencia causal y detalla algunas de las pruebas más convencionales utilizadas en diferentes disciplinas; sin embargo, esto no debe confundirse con una sugerencia de que estos métodos se aplican solo a esas disciplinas, simplemente que son las más comúnmente utilizadas en esa disciplina.
La inferencia causal es difícil de realizar y existe un gran debate entre los científicos sobre la forma adecuada de determinar la causalidad. A pesar de otras innovaciones, sigue existiendo la preocupación de que los científicos atribuyan erróneamente los resultados correlativos como causales, del uso de metodologías incorrectas por parte de los científicos y de la manipulación deliberada de los resultados analíticos por parte de los científicos para obtener estimaciones estadísticamente significativas. Se plantea una preocupación particular en el uso de modelos de regresión, especialmente modelos de regresión lineal.
La inferencia causal se lleva a cabo mediante el estudio de sistemas en los que se sospecha que la medida de una variable afecta la medida de otra. La inferencia causal se realiza con respecto al método científico . El primer paso de la inferencia causal es formular una hipótesis nula falsable , que posteriormente se prueba con métodos estadísticos . La inferencia estadística frecuente es el uso de métodos estadísticos para determinar la probabilidad de que los datos ocurran bajo la hipótesis nula por azar: la inferencia bayesiana se usa para determinar el efecto de una variable independiente. [5]La inferencia estadística en general se usa para determinar la diferencia entre las variaciones en los datos originales que son variaciones aleatorias o el efecto de un mecanismo causal bien especificado. En particular, la correlación no implica causalidad , por lo que el estudio de la causalidad se ocupa tanto del estudio de los posibles mecanismos causales como de la variación entre los datos. [ cita requerida ] Un estándar de inferencia causal que se busca con frecuencia es un experimento en el que el tratamiento se asigna al azar pero todos los demás factores de confusión se mantienen constantes. La mayoría de los esfuerzos en la inferencia causal tienen como objetivo replicar las condiciones experimentales.
Los estudios epidemiológicos emplean diferentes métodos epidemiológicos para recopilar y medir la evidencia de los factores de riesgo y el efecto y diferentes formas de medir la asociación entre los dos. Los resultados de una revisión de 2020 de los métodos para la inferencia causal encontraron que usar la literatura existente para los programas de capacitación clínica puede ser un desafío. Esto se debe a que los artículos publicados a menudo asumen una formación técnica avanzada, pueden estar escritos desde múltiples perspectivas estadísticas, epidemiológicas, informáticas o filosóficas, los enfoques metodológicos continúan expandiéndose rápidamente y muchos aspectos de la inferencia causal reciben una cobertura limitada. [6]