Online-Ressourcen für die Philosophie der Kausalität für kausale Folgerungen


11

Können Sie Bücher, Artikel, Aufsätze, Online-Tutorials / Kurse usw. empfehlen, die für einen Epidemiologen / Biostatistiker interessant und nützlich wären, um etwas über die Philosophie der Kausalität / kausalen Folgerung zu lernen?

Ich weiß ziemlich viel darüber, wie man tatsächlich kausale Schlussfolgerungen aus einem Epi- und Biostat-Framework zieht, aber ich möchte etwas über die Philosophie lernen, die dieser Arbeit zugrunde liegt und sie motiviert. Ich verstehe zum Beispiel, dass Hume zuerst über Ideen sprach, die als kontrafaktisch interpretiert werden könnten.

Ich habe im Grunde keine Ausbildung oder Erfahrung mit Philosophie, daher brauche ich zunächst etwas relativ Einführendes, aber ich würde mich auch für Empfehlungen für komplexere, aber wichtige / grundlegende Texte / Autoren interessieren (aber bitte geben Sie an, dass diese nicht einführend sind).

Ich hoffe, dass dies nicht zu thematisch für eine Kreuzvalidierung ist, aber ich hoffe, dass einige von Ihnen zuvor im selben Boot wie ich gewesen sind und Ihre Lieblingsressourcen teilen können.

Antworten:


6

Ohne auf bestimmte Artikel eingehen zu wollen, denke ich, dass die Stanford Encyclopedia of Philosophy eine hervorragende Quelle für so etwas ist . Die Lemmas zu probabilistischer Ursache und Ursache und Manipulierbarkeit werden von Experten begutachtet, sorgfältig kommentiert und geben gute Hinweise darauf, wo Sie Ihre Forschung als nächstes konzentrieren können.

Nur um es zu zitieren und zwei Artikel: Zwei äußerst erfreuliche Artikel zu diesem Thema sind Die unangemessene Wirksamkeit der Mathematik in den Naturwissenschaften von Wigner (1960) und (leichter und definitiv neuer) die unangemessene Wirksamkeit von Daten von Halevy, Norvig und Pereira ( 2009).



3

Ein guter Ausgangspunkt für die Philosophie ist immer die Arbeit von Bertrand Russell . Es besteht kein Zweifel, dass Sie in Russells Geschichte der westlichen Philosophie Abschnitte finden würden , die sich mit der Philosophie der Kausalität / kausalen Folgerung befassen, aber angesichts ihrer Größe und ihres breiten Umfangs wäre es für mich schwierig, genau zu bestimmen, wo Sie darin suchen sollen Buch. Langfristig betrachtet ist dies jedoch zunächst das Buch, wenn Sie Ihr Wissen über die Philosophie - ihre Entwicklung - und die Philosophen selbst vertiefen möchten.

Ein zweites Buch von Bertrand Russell, das es wert ist, konsultiert zu werden, ist Human Knowledge . Teil V dieses Buches behandelt die Wahrscheinlichkeit, während Teil VI die Postulate der wissenschaftlichen Folgerung behandelt . Beide Themen werden vom Standpunkt des Philosophen aus diskutiert. Um Ihnen einen Vorgeschmack auf das Buch zu geben, habe ich zwei Auszüge aus der folgenden Einführung hinzugefügt.

In der Einführung zum Buch erzählt Bertrand ein wenig über Teil V Wahrscheinlichkeit :

Da zugegeben wird, dass wissenschaftliche Schlussfolgerungen in der Regel nur den Schlussfolgerungen eine Wahrscheinlichkeit verleihen, geht Teil V zur Prüfung der Wahrscheinlichkeit über. Dieser Begriff kann unterschiedlich interpretiert werden und wurde von verschiedenen Autoren unterschiedlich definiert. Diese Interpretationen und Definitionen werden untersucht, ebenso wie die Versuche, Induktion mit Wahrscheinlichkeit zu verbinden. In dieser Angelegenheit ist die Schlussfolgerung im Wesentlichen die von Keynes befürwortete: Induktionen machen ihre Schlussfolgerungen nicht wahrscheinlich, wenn bestimmte Bedingungen nicht erfüllt sind, und diese Erfahrung allein kann niemals beweisen, dass diese Bedingungen erfüllt sind.

Und zu Teil VI Postulate der wissenschaftlichen Folgerung sagt Bertrand (wieder aus der Einleitung):

Teil VI über die Postulate der wissenschaftlichen Folgerung versucht herauszufinden, welche Mindestannahmen vor der Erfahrung erforderlich sind, um uns zu rechtfertigen, Gesetze aus einer Sammlung von Daten abzuleiten. und weiter, um zu fragen, in welchem ​​Sinne, wenn überhaupt, kann man sagen, dass wir wissen, dass diese Annahmen gültig sind. Die logische Hauptfunktion, die die Annahmen erfüllen müssen, besteht darin, den Schlussfolgerungen und Induktionen, die bestimmte Bedingungen erfüllen, eine hohe Wahrscheinlichkeit zu verleihen. Da nur die Wahrscheinlichkeit in Frage steht, müssen wir zu diesem Zweck nicht davon ausgehen, dass eine solche und eine solche Verbindung von Ereignissen immer auftritt, sondern nur, dass sie häufig auftritt. Eine der Annahmen, die als notwendig erscheinen, sind beispielsweise trennbare Kausalketten, wie sie Lichtstrahlen oder Schallwellen aufweisen. Diese Annahme kann wie folgt angegeben werden: Wenn ein Ereignis mit einer komplexen Raum-Zeit-Struktur auftritt, kommt es häufig vor, dass es sich um einen Ereigniszug mit derselben oder einer sehr ähnlichen Struktur handelt. (Eine genauere Aussage findet sich in Kapitel 6 dieses Teils.) Dies ist Teil einer umfassenderen Annahme der Regelmäßigkeit oder des Naturgesetzes, die jedoch in spezifischeren Formen als üblich angegeben werden muss, da dies üblich ist Form stellt sich heraus, dass es sich um eine Tautologie handelt.

Diese wissenschaftliche Folgerung erfordert für ihre Gültigkeit Prinzipien, die die Erfahrung nicht einmal wahrscheinlich machen kann, ist meines Erachtens eine unausweichliche Schlussfolgerung aus der Logik der Wahrscheinlichkeit. Für den Empirismus ist es eine unangenehme Schlussfolgerung.

Aber ich denke, es kann durch die Analyse des in Teil II durchgeführten Konzepts des "Wissens" etwas schmackhafter gemacht werden. "Wissen" ist meiner Meinung nach ein viel weniger genaues Konzept als allgemein angenommen und hat seine Wurzeln tiefer im unverbalisierten Tierverhalten verankert, als die meisten Philosophen zugeben wollten. Die logisch grundlegenden Annahmen, zu denen uns unsere Analyse führt, sind psychologisch das Ende einer langen Reihe von Verfeinerungen, die von Erwartungsgewohnheiten bei Tieren ausgehen, wie zum Beispiel, dass das, was einen bestimmten Geruch hat, gut zu essen ist. Zu fragen, ob wir die Postulate der wissenschaftlichen Folgerung "kennen", ist daher keine so eindeutige Frage, wie es scheint. Die Antwort muss sein: in einem Sinne ja, in einem anderen Sinn nein; aber in dem Sinne, in dem "nein" ist die richtige Antwort, wir wissen überhaupt nichts, und "Wissen" in diesem Sinne ist eine trügerische Vision. Die Ratlosigkeit der Philosophen ist in hohem Maße darauf zurückzuführen, dass sie nicht bereit sind, aus diesem glückseligen Traum zu erwachen.

Wenn Sie sich dazu entschließen, die Dinge weiter zu verfolgen (im akademischen Bereich), würde ich auch vorschlagen, im Oxford Journal Mind nach "kausaler Folgerung" zu suchen . Auf der Website des Journals gibt es ein Suchwerkzeug.


1

Aus dem Titel klingt es nicht so, aber das Buch "Mostly Harmless Econometrics" von Angrist und Pischke gibt eine gründliche Erklärung der Abschätzung der kausalen Effekte, der zugrunde liegenden Begründung und einer breiten Diskussion von Techniken, die für angewandte Arbeiten nützlich sind. Sie erklären alle Techniken und ihre Grundideen anhand von Beispielen aus der Praxis, obwohl der Großteil mit der Wirtschaft zusammenhängt, wenn Sie das nicht stören.

Wenn Sie die Idee der Kontrafakten technischer behandeln möchten, ist Angrist, Imbens und Rubin (1996) im Journal der American Statistical Association ein wichtiger Artikel in dieser Hinsicht. Dort etablieren sie einen Rahmen für kausale Effekte, der auf Kontrafakten basiert und instrumentelle Variablen verwendet, um lokale durchschnittliche Behandlungseffekte zu identifizieren.

Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.