Hume zeigte, dass man in der Natur nicht allein durch Induktion auf Ursache und Wirkung schließen kann. Wir bemerken nur, dass wenn Ereignis A eintritt, auch Ereignis B eintritt.
Wenn Ereignis A immer vor Ereignis B eintritt, sind wir immer noch nicht berechtigt zu sagen, dass Ereignis A Ereignis B verursacht. Denn die Nacht folgt immer auf den Tag und wir sagen nicht, dass der Tag die Nacht verursacht, sondern dass sie durch die Drehung der Erde während des Umlaufs verursacht wird Die Sonne.
Gibt es eine theoretische Überlegung, die Kausalität effektiv von regelmäßigem Auftreten unterscheidet?
Laut Kant ist Kausalität eine menschliche Art, unsere Sinneseindrücke zu interpretieren: Es ist möglicherweise nicht nützlich oder sinnvoll, sie als etwas zu betrachten, das wie ein Ding an sich existiert , eine objektive Sache, die von menschlicher Interpretation unabhängig ist. Gleiches gilt für Raum und Zeit. In diesem Sinne kann man prinzipiell keinen kausalen Zusammenhang feststellen, und alles ist nur eine Ordnung unserer Eindrücke.
Es gibt zumindest einige Richtlinien, aber es ist unmöglich, es genau zu wissen.
Wenn es eine plausible Kausalitätslinie gibt, erhöht dies die Wahrscheinlichkeit einer Kausalität. Zum Beispiel kann das Bohren eines Lochs in einen Wasserkrug plausibel dafür verantwortlich sein, dass Wasser austritt. Einfachheit ist hier nützlich, da viele komplizierte Argumente plausibel aussehen können.
Wenn wir mehrere Instanzen haben, die nicht nach Muster oder langfristigem Trend verteilt sind, ist das überzeugender. Ein Beispiel könnte verbleites Benzin und seine Auswirkungen auf die Kriminalität sein: Offensichtlich erhöhte die Einführung von verbleitem Benzin in Ländern schließlich die Kriminalitätsrate, und seine Entfernung senkte schließlich die Kriminalitätsrate. Wenn man über zahlreiche Länder geht, wird dies überzeugender.
Als Sonderfall, wenn wir A wiederholt machen und Effekt B zuverlässig erhalten, sieht es sicher nach Kausalität aus. Wenn ich möchte, dass mein Auto vorwärts fährt, lege ich einen D-Gang ein und löse die Bremse, und das geschieht zuverlässig.
Der Irrtum „ Korrelation gleich Kausalität “ besagt, dass eine Sache, die einer anderen vorausgeht, nicht als Beweis für eine Kausalität verwendet werden kann. Betrachten Sie die Behauptung, dass „erhöhte Bildungsausgaben zu besseren Ergebnissen für Kinder führen“. Eine einfache Korrelation zwischen Ausgaben für Schulen und Bildungsergebnissen würde zu einem positiven Ergebnis führen; diejenigen, die mehr ausgaben, hatten auch bessere Ergebnisse. Wir können zu jedem Zeitpunkt Störvariablen wie das Einkommen kontrollieren , aber die aktuellen Ausgaben wirken sich möglicherweise erst später auf die Ergebnisse aus. Die Idee der Granger-Kausalität ist, dass wir immer dann, wenn es eine „Überraschung“ in der erklärenden Variablen gibt, die zu einem späteren Anstieg der Ergebnisvariablen führt, diese Variable „Granger-kausal“ nennen.
Nehmen wir im Bildungsbeispiel an, dass es einige Orte gab, an denen die Bildungsausgaben in einigen Jahren auf ein ungewöhnliches Niveau anstiegen, während sich die Confounder nicht wesentlich veränderten. Wenn jedes Mal, wenn diese Spitzen auftraten, in der Zukunft eine entsprechende Leistungssteigerung im Vergleich zu dem Zeitpunkt stattfand, als diese Spitzen nicht auftraten, verursachen die Bildungsausgaben „Granger“ eine höhere Leistung. Dies ist nicht die einzige Definition von Kausalität, aber in vielen Anwendungen ist sie nützlich.
Wikipedia: Granger-Kausalität
PS: Der Begriff „Überraschung“ wird auch anderswo verwendet. Zum Beispiel verwendet Conway das „Überraschungsargument“ recht unterhaltsam in Vorlesung 6 (ab Zeitstempel 25:52) zum Theorem der Willensfreiheit . Beachten Sie eine seiner ersten Bemerkungen:
Denken Sie jetzt daran, dass dies kein deduktives logisches Argument ist.
CriglCragl