Kausalitet

Isaac Newtons bevegelseslover gjorde det mulig å predikere gjenstanders bevegelser i rommet.

Kausalitet, eller årsakssammenheng, er forholdet mellom årsak og virkning. Ifølge David Hume har årsaksrelasjoner tre hovedkjennetegn:

• Asymmetri: Hendelse A kommer forut for hendelse B i tid. Dette er lite omdiskutert.
• Lokalitet: Hendelse A opptrer i nærheten av B. Dette er mer omdiskutert innen samfunnsvitenskapene da man kan finne flere eksempler på hystereser i både tid og rom hvor virkninger kan oppstå lenge etter at årsakene opptrer, for eksempel hypotesen om at foreldres utdanningsvalg påvirker barnas utdanningsvalg, eller virkningen kan oppstå langt borte fra årsaken, for eksempel kan immigrasjon ha opphav i kriger og konflikter i fjerne strøk. Ofte er det likevel slik at fjerntliggende årsaksrelasjoner er knyttet sammen gjennom flere mellomliggende kausalkjeder. Innen moderne fysikk finner man også forestillinger om fjernvirkning i rommet innen kvantemekanikken.
• Konstant konjunksjon: Hendelse A etterfølges alltid av hendelse B. Et slikt kriterium forutsetter determinisme, altså forestillingen om at alt har en årsak og at samme årsak alltid gir samme virkning. Det er funnet flere slike sterke kausallover innen naturvitenskapene, mens det ikke er funnet noen innen samfunnsvitenskapene. Dette betyr ikke at hendelser i samfunnet ikke har årsaker, men at årsakene ikke kan determinere et resultat. I stedet brukes det innen samfunnsvitenskapene bayesiske sannsynlighet for å forklare statistiske sammenhenger av varierende styrke som tendensielt kan frembringe et resultat.

Eksempel på en deterministisk kausal relasjon:

• Varme oppstår (A) før vannet koker (B) (Asymmetri).
• Når varme (A) kommer i kontakt med vannet begynner det å koke (B) (Lokalitet).
• Tilstrekkelig varme (A) vil alltid få vann til å koke (B) (Konstant konjunksjon).

Eksempel på en ikke-deterministisk kausal relasjon:

• Når Kari ser bussen komme (A) begynner hun å løpe for å rekke den (B) (Asymmetri).
• Kari må se at bussen kommer (A) for at hun begynner å løpe for å rekke den (B) (Lokalitet).
• Når Kari ser bussen komme (A) vil hun noen ganger løpe for og rekke den (B1), men andre ganger venter hun heller på neste buss (B2) (Ikke-konstant konjunksjon).

Kausalitet og korrelasjon

En vanlig måte å prøve å fastslå kausalitet på er ved å undersøke korrelasjoner, altså statistiske sammenhenger i data. Korrelasjoner kan hjelpe med å avklare kausalitet, men kan også gi et inntrykk av at det finnes årsakssammenhenger selv når dette ikke er tilfellet.

Når man bruker kvantitativ metoder vil man da prøve å undersøke alternative forklaringer til statistiske sammenhenger for å prøve og få klarhet i om man faktisk står overfor en årsaksrelasjon og i tilfelle hvordan denne opererer. For eksempel kan korrelasjon være et resultat av spuriøs sammenhenger og kan derfor lett forlede en til å anta kausalitet når det egentlig er andre bakenforliggende årsaker som påvirker. Simpsons paradoks er et eksempel på dette. Videre kan kausale mekanismer være kontekstfølsomme slik at A kun påvirker B under visse omstendigheter (for eksempel tennes en fyrstikk når den gnisses mot en tennsats, men bare dersom den er tørr). I noen sammenhenger kan det også være usikkert i hvilken retning årsakspilen går, for eksempel om det er det slik at lønnsnivået påvirker pris, eller om det er prisene som påvirker lønnsnivået. Innen et feedback-system kan begge påstander være riktige samtidig, det er da snakk om en sirkulær kausalitet. Man kan også ved hjelp av sannsynlighetsteoretiske metoder oppdage at det som fremstår som sammenhenger kan være resultat av rene tilfeldigheter.

Akkurat som at korrelasjon ikke trenger å bety kausalitet, betyr ikke nødvendigvis fravær av korrelasjon at det ikke finnes årsakssammenhenger da det kan være bakenforliggende variabler som forstyrrer resultatet og får det til å fremstå som uten sammenhenger til tross for at det finnes årsaksrelasjoner.

Se også

• Korrelasjon medfører kausalitet

Referanser

Denne artikkelen er en spire. Du kan hjelpe Wikipedia ved å utvide den.