Modelo causal


En la filosofía de la ciencia , un modelo causal (o modelo causal estructural ) es un modelo conceptual que describe los mecanismos causales de un sistema . Los modelos causales pueden mejorar los diseños de los estudios al proporcionar reglas claras para decidir qué variables independientes deben incluirse o controlarse.

Pueden permitir que se respondan algunas preguntas a partir de datos de observación existentes sin la necesidad de un estudio intervencionista, como un ensayo controlado aleatorio . Algunos estudios de intervención son inapropiados por razones éticas o prácticas, lo que significa que sin un modelo causal, algunas hipótesis no se pueden probar.

Los modelos causales pueden ayudar con la cuestión de la validez externa (si los resultados de un estudio se aplican a poblaciones no estudiadas). Los modelos causales pueden permitir que los datos de múltiples estudios se fusionen (en ciertas circunstancias) para responder preguntas que no pueden ser respondidas por ningún conjunto de datos individual.

Los modelos causales son falsificables , ya que si no coinciden con los datos, deben rechazarse como inválidos. También deben ser creíbles para quienes están cerca de los fenómenos que el modelo pretende explicar. [2]

Los modelos causales son modelos matemáticos que representan relaciones causales dentro de un sistema o población individual. Facilitan inferencias sobre relaciones causales a partir de datos estadísticos. Pueden enseñarnos mucho sobre la epistemología de la causalidad y sobre la relación entre causalidad y probabilidad. También se han aplicado a temas de interés para los filósofos, como la lógica de los contrafácticos, la teoría de la decisión y el análisis de la causalidad real. [4]

Judea Pearl define un modelo causal como un triple ordenado , donde U es un conjunto de variables exógenas cuyos valores están determinados por factores externos al modelo; V es un conjunto de variables endógenas cuyos valores están determinados por factores dentro del modelo; y E es un conjunto de ecuaciones estructurales que expresan el valor de cada variable endógena en función de los valores de las otras variables en U y V. [3]


Comparación de dos modelos causales en competencia (DCM, GCM) utilizados para la interpretación de imágenes de resonancia magnética funcional [1]