Ressources en ligne pour la philosophie de la causalité pour l'inférence causale


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Pouvez-vous recommander des livres, des articles, des essais, des tutoriels / cours en ligne, etc. qui seraient intéressants et utiles pour un épidémiologiste / biostatisticien pour en apprendre davantage sur la philosophie de la causalité / inférence causale?

Je connais assez bien la réalité de l'inférence causale à partir d'un cadre epi et biostats, mais j'aimerais en savoir plus sur la philosophie qui sous-tend et motive ce travail. Par exemple, je crois comprendre que Hume a d'abord parlé d'idées qui pourraient être interprétées comme des contrefactuels.

Je n'ai fondamentalement aucune formation ou expérience en philosophie, j'ai donc besoin de quelque chose de relativement introductif pour commencer, mais je serais également intéressé par des recommandations pour des textes / auteurs plus complexes mais importants / fondamentaux (mais veuillez indiquer qu'ils ne sont pas introductifs).

J'espère que ce n'est pas trop hors sujet pour une validation croisée, mais j'espère que certains d'entre vous auront déjà été dans le même bateau que moi et pourront partager vos ressources préférées.

Réponses:


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Sans vouloir me plonger dans des articles spécifiques, je pense qu'une excellente ressource pour quelque chose comme ça serait la Stanford Encyclopedia of Philosophy . Les lemmes sur la causalité probabiliste et la causalité et la manipulabilité sont examinés par les pairs, méticuleusement annotés et donnent d'excellents conseils sur où concentrer vos recherches ensuite.

Juste pour citer et deux articles: Deux articles extrêmement agréables sur le sujet sont L'efficience déraisonnable des mathématiques dans les sciences naturelles de Wigner (1960) et (plus léger et certainement plus récent) L'efficience déraisonnable des données de Halevy, Norvig et Pereira ( 2009).



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Avec la philosophie, un bon point de départ est toujours l'œuvre de Bertrand Russell . Il ne fait aucun doute que vous trouverez des sections dans l' histoire de Russell de la philosophie occidentale qui couvrent la philosophie de la causalité / inférence causale, mais compte tenu de sa taille et de sa large portée, il serait difficile pour moi de vous dire exactement où chercher dans ce livre. Dans une perspective à plus long terme, cependant, c'est le livre pour commencer si vous voulez approfondir vos connaissances en philosophie - son évolution - et les philosophes eux-mêmes.

Un deuxième livre de Bertrand Russell qui mérite d'être consulté est Human Knowledge . La partie V de ce livre couvre la probabilité tandis que la partie VI concerne les postulats de l'inférence scientifique . Ces deux sujets sont discutés du point de vue du philosophe. Pour vous donner un avant-goût du livre, j'ai ajouté deux extraits de l'introduction ci-dessous.

Dans l'introduction du livre, Bertrand nous parle un peu de la probabilité de la partie V :

Puisqu'il est admis que les inférences scientifiques, en règle générale, ne confèrent qu'une probabilité aux conclusions, la partie V passe à l'examen de la probabilité. Ce terme est susceptible de diverses interprétations et a été défini différemment par différents auteurs. Ces interprétations et définitions sont examinées, de même que les tentatives de relier l'induction à la probabilité. En la matière, la conclusion tirée est, pour l'essentiel, celle préconisée par Keynes: que les inductions ne rendent leurs conclusions probables que si certaines conditions sont remplies, et que l'expérience seule ne peut jamais prouver que ces conditions sont remplies.

Et sur la partie VI des postulats d'inférence scientifique , Bertrand dit (encore une fois, à partir de l'introduction):

La partie VI, sur les postulats de l'inférence scientifique, cherche à découvrir quelles sont les hypothèses minimales, antérieures à l'expérience, qui sont nécessaires pour nous justifier en inférant des lois à partir d'une collection de données; et de plus, pour savoir dans quel sens, le cas échéant, on peut dire que ces hypothèses sont valables. La fonction logique principale que les hypothèses doivent remplir est celle de conférer une probabilité élevée aux conclusions et inductions qui satisfont certaines conditions. Dans ce but, puisque seule la probabilité est en cause, il n'est pas nécessaire de supposer que telle ou telle connexion d'événements se produit toujours, mais seulement qu'elle se produit fréquemment. Par exemple, l'une des hypothèses qui semblent nécessaires est celle des chaînes causales séparables, comme celles qui sont présentées par les rayons lumineux ou les ondes sonores. Cette hypothèse peut être formulée comme suit: lorsqu'un événement ayant une structure spatio-temporelle complexe se produit, il arrive fréquemment qu'il fasse partie d'un train d'événements ayant la même structure ou une structure très similaire. (Une déclaration plus exacte se trouve au chapitre 6 de cette partie.) Cela fait partie d'une hypothèse plus large de régularité, ou loi naturelle, qui, cependant, doit être énoncée sous des formes plus spécifiques que d'habitude, car dans son habitude forme, il se révèle être une tautologie.

Cette inférence scientifique requiert, pour sa validité, des principes que l'expérience ne peut rendre même probables, est, je crois, une conclusion incontournable de la logique des probabilités. Pour l'empirisme, c'est une conclusion délicate.

Mais je pense que cela peut être rendu un peu plus acceptable par l'analyse du concept de «connaissance» entreprise dans la partie II. La «connaissance», à mon avis, est un concept beaucoup moins précis qu'on ne le pense généralement, et a ses racines plus profondément ancrées dans le comportement animal non verbalisé que la plupart des philosophes ont été prêts à l'admettre. Les hypothèses logiquement basiques auxquelles nous conduit notre analyse sont psychologiquement la fin d'une longue série de raffinements qui partent des habitudes d'attente chez les animaux, comme par exemple ce qui a une certaine odeur sera bon à manger. Se demander, par conséquent, si nous "connaissons" les postulats de l'inférence scientifique, n'est pas une question aussi précise qu'elle le semble. La réponse doit être: dans un sens, oui, dans un autre sens, non; mais dans le sens où "non" est la bonne réponse, nous ne savons rien du tout, et la «connaissance» dans ce sens est une vision délirante. Les perplexités des philosophes sont dues, dans une large mesure, à leur réticence à se réveiller de ce rêve bienheureux.

Si vous décidez d'aller plus loin (en bas de la ligne académique), je suggérerais également de rechercher «l'inférence causale» dans l' Oxford Journal Mind . Il existe un outil de recherche sur le site Web du Journal.


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Du titre, cela ne lui ressemble pas, mais le livre "Mostly Harmless Econometrics" d'Angrist et Pischke donne une explication approfondie de l'estimation des effets causaux, la justification sous-jacente et une large discussion des techniques utiles pour le travail appliqué. Ils expliquent toutes les techniques et leurs idées de base avec des exemples réels, bien que la majorité soit liée à l'économie si cela ne vous dérange pas.

Si vous souhaitez avoir un traitement plus technique de l'idée des contrefactuels, un article important à cet égard est d'Angrist, Imbens et Rubin (1996) dans le Journal of the American Statistical Association. Là, ils établissent un cadre des effets causaux basé sur des contrefactuels qui utilise des variables instrumentales pour identifier les effets de traitement moyens locaux.

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