Wnioskowanie przyczynowe

Wnioskowanie przyczynowe (analiza przyczynowa, ang. causal inference) – zagadnienie m.in. epistemologii i metodologii nauk, obejmujące opis, preskrypcję i stosowanie metod systematycznego odkrywania i badania związków przyczynowych. Analiza przyczynowa ma pozwalać na możliwie rzetelną odpowiedź na pytania postaci: „co by było, gdyby…?” albo „jaką różnicę powoduje…?”^[1].

Nie sprowadza się do wnioskowania statystycznego opartego o obserwacje ze statycznej sytuacji. Różne związki przyczynowe mogą objawiać się takimi samymi wzorami korelacji – do czego odwołują się aforyzmy typu „korelacja to nie przyczynowość”, i co grozi błędem logicznym post hoc. Wnioskowanie przyczynowe wymaga dodatkowego, specyficznego modelowania, a najlepszą podstawę stanowią dla niego obserwacje ze zmian sytuacji – zwłaszcza realizowanych w zamierzenie losowy sposób (warunkowo niezależnie od zmiennych zakłócających), tak jak w randomizowanym eksperymencie naukowym^[2][3][4][5].

Współcześnie wnioskowanie przyczynowe rozwija się od lat 1970–1990 w parze z cybernetyką i wnioskowaniem statystycznym, i jest rozumiane jako proces tworzenia alternatywnych probabilistycznych modeli przyczynowych badanych zjawisk, i dokonywania pomiędzy nimi wyboru, w oparciu o konfrontowanie ich przewidywań z obserwacjami empirycznymi. Wśród głównych podejść do zagadnienia ważną rolę odgrywa model Neymana-Rubina (potencjalnych rezultatów), modele równań strukturalnych, i model Pearla (sieci bayesowskie)^{[6][7][1][8][9]}.