LE15 - Kausalität

• um X als Ursache für Y zu identifizieren muss man

  • faktische mit einer kontrafaktischen Situation vergleichen

• Aber Untersuchungseinheit nur faktisch möglich

  • Ich nehme Medikament oder nicht

• Kausalität nie direkt beobachtbar

• Aber Rückschlüsse auf Kausalität möglich wenn man Counterfactual schätzen kann und mit faktisch vergleichen

• Das würde Counterfactuals einschließen, aber die kann man nicht erheben

  • Alle Daten sind Stichproben

• Wenn Zusammenhang wahr ist, sind alle Schlussfolgerungen daraus auch garantiert wahr -> Wahrheitsübertragung

• Wenn Zusammenhänge nicht kausal sind, ist Wahrheitsübertragung nicht garantiert -> Korrelation = nicht kausale Zusammenhänge

• Korrelation sind nicht garantiert wahr, heißt nicht dass sie falsch sind

• Pfaddiagramme zwischen Variablen

  • Pfeile zeigen Kausalität an

  • fehlende Pfeile zeigen abwesenheit von Kausalität an

wenn X Ursache für M

und M Ursache für Y

dann ist X auch Ursache für Y

indirekt über Mediator

direkt ohne Mediator

=> totaler Effekt von X auf Y

man kann Verkettungen unendlich lang formulieren (bis zum Urknall)

das ist aber zu lang, darauf achten dass angemessene Länge vorhanden ist

• Endogen

  • X ist endogen wenn Z mit X und Y gleichzeitig zusammenhängt

  • Z nennt man in dem fall konfundierende Variablen / Confounder

• Exogen

  • X und Y hängen nicht miteinander zusammen daher beide exogen

• das ist eine Verzerrung von Störfaktoren

• Systematische Verschätzung

• nennt man auch Bias -> Ommited Variable Bias (OVB)

• Scheinkorrelation

• wenn man alle potentiellen Confounder misst und statistisch kontrolliert, können wir theoretisch den konfundierten Pfad bereinigen

• Um Kausalität nachzuweisen, müssen wir ein Counterfactual schätzen, das wir dann mit dem, was wirklich passiert ist, vergleichen können

  • Aber wie können wir je plausible Counterfactuals schätzen, wenn wir doch gar nicht wissen, was bei deren Schätzung alles zu berücksichtigen ist