Das Konzept der Kausalität für die Prüfung der Hypothese

Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, lernen Sie das Konzept der Kausalität kennen, um die Hypothese zu testen.

Das Konzept der Kausalität ist äußerst komplex und es ist nicht möglich, eine gründliche Analyse dieses Begriffs hier vorzulegen. In der Tat können wir die grundlegenden Punkte, die für eine praktikable Konversation mit dem Konzept notwendig sind, nicht besser hervorheben.

Was ist eine Ursache? Der erste Punkt, über den wir uns im Klaren sein müssen, ist, dass in der Wissenschaft die entdeckten Ursachen sekundäre oder „verursachte Ursachen“ sind. Sie sind nur "effiziente" Ursachen, nicht die "endgültigen" Ursachen. Sie geben keine Antwort auf die Frage "Warum eigentlich?" Zweck existiert in menschlichen Angelegenheiten, es kann auch kosmische Zwecke geben; Aber in der Wissenschaft gibt es keine endgültige Ursache.

Francis Bacon ordnete an, dass die Sorge um die endgültigen Ursachen der Philosophie überlassen werden sollte. Wissenschaftler sind der Ansicht, dass dieser Zweck kein notwendiges Konzept bei der Erforschung wissenschaftlicher Gesetze ist. In den Wissenschaften wird das Wort "Ursache" in dem von JS Mill angegebenen Sinn verwendet: "Eine Ursache, die selbst ein Phänomen ist, ohne Bezug auf die letztendliche Ursache von irgendetwas. "Wie Mill sagt" ist Verursachung einfach einheitliche Vorliebe. "

Aber selbst nach einem klaren Verständnis, dass sich die Wissenschaft nicht um eine erste oder endgültige Ursache kümmert, bleiben große Zweideutigkeiten bestehen. Professor Bergeson hat darauf hingewiesen, dass selbst im wissenschaftlichen Diskurs drei verschiedene Bedeutungen des Begriffs "Ursache" häufig verwechselt werden. Eine Ursache kann durch Antreiben, durch Lösen oder Abwickeln wirken.

Der Billardball, der auf einen anderen aufschlägt, bestimmt seine Bewegung durch Antreiben, der Funken, der das Schießpulver explodiert, wirkt durch Loslassen, und die allmähliche Entspannung der Feder bewirkt, dass sich das Grammophon dreht oder die Scheibe abrollt, indem es sich abwickelt. Nur in der ersten Ursache scheint die Ursache die Wirkung zu erklären.

Bei den anderen beiden Ursachen ist der Effekt mehr oder weniger im Voraus gegeben und der vorgetragene Vorfall ist eher die Ursache als die Ursache. Im ersten Fall, wenn die Ursache durch einen Antrieb wirkt, ist das, was tatsächlich wirksam ist, bereits in der Ursache.

Bei der zweiten Ursache, bei der die Ursache durch Freisetzung wirkt, ist dies eine unabdingbare Bedingung. es drückt den Abzug, ansonsten würde der Effekt nicht auftreten. Es erklärt jedoch nicht mehr als die Geschwindigkeit oder Dauer des Effekts.

Im Hinblick auf diesen immens komplexen Begriff der Kausalität können wir es uns nicht leisten, auf die humeanische Auffassung der Kausalität zu verzichten. Ein zentraler Punkt der Ansicht von Humean ist, dass, wenn jemand angibt, dass X Y verursacht, er nur eine gewisse Reflexion der materiellen objektiven Welt und nicht der materiellen Welt direkt ausdrückt.

Es ist, als würde er von einem bewegten Bild einer Landschaft sprechen und nicht von der Landschaft selbst. Das bewegte Bild ist möglicherweise sehr öffentlich und die meisten von uns sind sich vielleicht einig, woraus das Bild besteht. Dieses bewegte Bild ist jedoch von Menschen gemacht, so wie die Assoziation oder Vorhersage ein Produkt des menschlichen Geistes ist, da ein Beobachter die Assoziation wahrnehmen oder die Assoziation interpretieren muss.

David Humean hat natürlich nicht darauf bestanden, dass es keine reale Welt gibt, in der Dinge passieren. Was Humean jedoch sagt, ist einfach: Wenn ein Wissenschaftler eine Assoziation beobachtet und von der realen Welt abstrahiert, um eine wissenschaftliche Aussage zu treffen, ist die Aussage nicht die dasselbe wie das, was er beobachtet hat.

Es ist ein Produkt seines Verstandes oder ein durch seine Wahrnehmung gefiltertes Bild der Welt. Dies gilt für eine Aussage über die Kausalität wie für jede Assoziation.

Hume sagt: "Alle Überlegungen zu Tatsachen scheinen auf einem Verhältnis von Ursache und Wirkung zu beruhen." Wir glauben, dass das Erscheinen einer Tabelle das tatsächliche Vorhandensein der Tabelle mit der Begründung anzeigt, dass Präsenz "Erscheinungen" verursacht, und wir beurteilen dies Der Tisch ist da (wenn auch tatsächlich) als Ergebnis der früheren Kausalkette, wie das Wachstum eines Baumes und die nachfolgenden Handlungen eines Zimmermanns.

Die Tatsache zu kennen, bedeutet für Hume die Notwendigkeit, die kausale Beziehung zu kennen, die sie mit unseren Wahrnehmungen verbindet oder die ein Ereignis mit einem anderen verbindet.

Wenn wir jedoch nach dieser kausalen Beziehung zwischen den Ereignissen suchen, die wir wahrnehmen, finden wir keine Spur davon. Dies sind bloße Ereignisse. Das Muster der Ereignisse hat eine gewisse Regelmäßigkeit, aber wir können niemals eine Beziehung zwischen Ereignissen diktieren - sicherlich keine kausale.

Wir stellen möglicherweise fest, dass ein Ereignis durch eine Reihe von Zwischenereignissen mit einem anderen Ereignis verbunden ist oder dass ein Ereignis niemals scheint, außer kurz davor oder unmittelbar danach. Trotzdem sind sie alle Ereignisse.

Am meisten würde Hume zugeben, indem er die kausalen Beziehungen als drei Elemente, nämlich Aneinanderreihung, Nachfolge und ständige Verbindung, charakterisierte. Diese Beziehungen selbst werden durch Paare von Ereignissen definiert, die beide zu beachten sind, wenn die Beziehung bestehen soll genommen, um zu erhalten.

Diese Art von Beziehung ist jedoch offensichtlich unbrauchbar, um Wahrheiten über die Tatsachen zu ermitteln, da man die Tatsachen und deren Wahrnehmungen haben müsste, um zu verstehen, dass erstere die letzteren verursacht haben.

Unglücklicherweise können wir niemals direkt zu den Tatsachen gelangen, sondern nur zu deren Wahrnehmung, und daher ist alles mögliche empirische Wissen ausfüllbar, da es auf völlig unbeweisbaren Vermutungen über die Ursache des Erscheinenden beruht.

Das gleiche Argument würde sich in etwas anderer Weise auf die Versuche beziehen, auf der Grundlage früherer Beobachtungen Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Die Analyse der Kausalität in Angrenzung, Nachfolge und ständige Konjunktion (Hume) war ein Kernstück der Kontroverse.

Viele Philosophen haben das Gefühl, dass die innere Notwendigkeit, die einen Staat dazu zwingt, einem anderen Platz zu geben, der rationalen, wenn nicht sogar der empirischen Untersuchung offen ist. Sie haben Humes skeptische Schlussfolgerung daher als unwürdigen Verlust des Glaubens an die Philosophie abgetan. Die alternativen Analysen haben jedoch gezeigt, dass Humes Absichten nicht richtig verstanden wurden.

Hume hat nicht geleugnet, dass unsere Vorstellung von Kausalität sich aus der Regelmäßigkeit der Erfahrung ableitet. Er bestritt nur, dass wir andere Kenntnisse haben können als die Erfahrung der Regelmäßigkeit selbst, um diese philosophisch unbegründeten Erwartungen zu begründen.

Einige andere Philosophen scheinen das Gefühl gehabt zu haben, dass logische Verbindungen im Bereich des Denkens und der Sprache so klar waren, dass sie auf reale Verbindungen in der Welt der Vorsorge und der natürlichen Welt hinweisen. Hume gestand die Plausibilität dieses Arguments dahingehend, dass Kausalität als die Tendenz unseres Geistes definiert wird, die Idee dessen zu erzeugen, was als "Wirkung" bezeichnet wird, wenn ihm die Idee dessen, was als "Ursache" bezeichnet wird, präsentiert wird.

Das grundlegende epistemologische Problem besteht jedoch darin, genau die Gründe zu finden, aus denen wir die Zusammenhänge und Tendenzen in der Welt annehmen können. In der Tat ist dies mit keiner Kausalitätstheorie gelungen.

Von den vier Ursachen von Aristoteles:

Materiell, effizient, formal und endgültig für Mills induktive Methode, zu bestimmen, welches Element einer vorausgegangenen Situation mit welchem ​​Element der daraus resultierenden Situation abgeglichen werden soll, hat diese Parallele zwischen der realen und der idealen Beziehung angenommen.

Einige Theoretiker wie Hegel haben versucht, sie zu identifizieren, aber selbst dies ist nicht hilfreich, da uns damit die Frage bleibt, ob unser Verständnis von Amalgam über das Wirkliche mit dem, was gedacht wird, eine genaue Darstellung davon liefert.

Die Methoden von Mill sind zweifellos ein elegantes Rezept zum Erkennen einer ständigen Verbindung, von der Hume spricht. Rückstände der Mühle und Methode der gleichzeitigen Variation. Die ersten drei befassen sich mit Vorschlägen und Folgen.

Wenn wir nach der Ursache von Konsequenz C suchen und eine Anzahl von Vorläufern (A) annehmen, nach denen jeweils C beobachtet wird, werden wir durch die Übereinstimmungsmethode unter den Vorgängern, deren Mitglieder sind, nach der Ursache von C gesucht alle sätze.

Angenommen, die Konsequenz C folgt nur einem dieser Sätze von Vorgängern. Die Differenzmethode weist uns an, die Ursachen unter den Mitgliedern dieses Satzes zu suchen, die er mit keinem der anderen Sätze teilt, die kein C erzeugen konnten.

Die Methode der Rückstände fordert uns auf, Elemente, deren Auswirkungen bekanntermaßen von der fraglichen Konsequenz abweichen, aus dem Satz der Vorläufer zu verwerfen und nach den Ursachen zu suchen, die nach dem Wettbewerb ausgespart werden.

Schließlich richtet das Verfahren der gleichzeitigen Variation unsere Suche nach der Ursache eines Ereignisses oder Prozesses, dessen Intensität sich mit der Zeit zwischen anderen Phänomenen ändert, deren gleichzeitige oder wenig vorhergehende Intensität auf einfache Weise in Bezug auf die Intensität des ersten variiert.

Aber alle diese Methoden im Hinblick auf die Regel der konstanten Konjunktion (Hume) sind offensichtlich; Sie sind kaum hilfreich bei der Lösung des Humean-Problems.

Humes Antwort auf seine Kritiker war, dass er als Agent durchaus bereit sein würde, ihre Punkte zuzugeben, aber als Philosoph mit etwas Neugierde würde er die Grundlage dieser Schlussfolgerung wissen wollen. Es kann eine interne Notwendigkeit für die Verknüpfung von Ereignissen in der Welt geben oder nicht, und wir können nicht wissen, ob eine solche Verknüpfung besteht oder nicht, aber es ist nur vernünftig, sich so zu verhalten, als ob es eine gab.

Aber was wäre dann eine Antwort auf die Frage der Kausalität? Das Gesetz der Einheitlichkeit der Natur, das in der Kausalsprache formuliert ist, besagt, dass ähnlichen Ursachen immer ähnliche Wirkungen folgen und es uns ermöglicht, die Beziehung Vergangenheit-Gegenwart als eine Analogie für Gegenwart-Zukunft zu verwenden.

Nehmen wir jedoch an, es wurde uns plötzlich offenbart, dass es sich bei diesem Gesetz um einen Zusammenbruch handelt und dass eine ähnliche Ursache ab morgen nicht zu ähnlichen Auswirkungen führen kann.

Wenn wir uns nicht im Voraus über die Unterschiede informieren, werden wir auf die Änderung warten müssen, um neue Arten von Vorhersagen oder neue Arten von Beobachtungen treffen zu können. Aber diese Aktivität selbst würde dieselbe Regelmäßigkeit des kausalen Zusammenhangs voraussetzen, der die Änderung als Gegenbeispiel angeboten wurde.

Ein Versagen des Prinzips würde wirklich ein Chaos bedeuten, aber man hätte keine Möglichkeit, daran zu erkennen, dass dieses Chaos sich auf unsere Wahrnehmung und unser Denken auswirken würde.

Wenn alles, wofür argumentiert wird, die gelegentliche Fehlbarkeit des Kausalprinzips ist, trifft dieses Argument nicht zu und wir werden wieder in eine skeptische Sackgasse gedrängt. Die Lösung scheint also nicht darin zu liegen, die Wahrheit des Prinzips zu ermitteln, sondern sie zu behaupten.

Es ist zu beachten, dass bei einem bestimmten Test die Ursache und die Wirkung von einer komplexen Umgebung oder einem Hintergrund zu abstrahieren sind. Eine bessere Formulierung des Prinzips wäre daher, dass "ähnliche Ursachen bei ähnlichen Hintergründen zu ähnlichen Effekten führen".

Mit anderen Worten, wenn andere Dinge gleich sind (ceteris paribus), können wir uns entschließen, davon auszugehen, dass das Kausalprinzip gilt, aber gleichzeitig können wir mit höflicher Skepsis jeden Anspruch auf Entschlossenheit behandeln.

Wir können uns den gegenwärtigen Zustand des Universums als die Auswirkung seines vorherigen Zustands und die Ursache dessen vorstellen, was folgen wird. Unter kausalem Zusammenhang ist ein effektiv produktiver Zusammenhang zwischen vorausgegangenen Bedingungen und nachfolgenden Ergebnissen zu verstehen. Hume konnte keine solche Beziehung entdecken, man sah lediglich die vorausgegangenen Bedingungen und dann die nachfolgenden Ergebnisse.

Die Schlussfolgerung der ursprünglichen humanen Ansicht ist, dass es keinen Unterschied zwischen Ursache und Wirkung und allen anderen Aussagen der Assoziation gibt. Diese Sichtweise ist jedoch nicht sehr befriedigend, da Sozialwissenschaftler so sprechen und sich so verhalten, als würden einige Verbände einer anderen Klasse angehören als andere Verbände.

Viele Versuche wurden unternommen, um eine umfassende und realistische Definition der Kausalität vorzuschlagen. M. Bunge und Blalock haben die Kausalität hauptsächlich durch das Anbieten von Synonymen definiert.

Die Kausalität, so Blalock, wird unter dem Begriff der Produktion verstanden, dh Erzeugniseffekte verursachen. Produktion wird offensichtlich als Synonym für Verursachung verwendet. Das Geben von Synonymen kann jedoch nützlich sein, wenn Sie klären, was ein bestimmtes Wort in einer bestimmten Sprache bedeutet. Offensichtlich hilft die Synonymisierung nicht bei der Lösung grundlegender wissenschaftlicher Probleme der kausalen Kennzeichnung.

Die Definition kann durch Benennen einiger Eigenschaften des Konzepts angeboten werden. Diese Art der Definition würde zum Beispiel darauf hinweisen, was Kausalität ist. Dies ist eine ontologische Definition hinsichtlich bestimmter Materialeigenschaften unserer Welt.

Eine solche Definition kann uns helfen, ein allgemeines Gefühl von dem zu vermitteln, was man sich vorstellt. Zum Beispiel ist ein Pferd ein Tier mit vier Füßen, das zum Reiten verwendet wird, oder Kultur ist ein großartiges Muster, das Gewohnheiten, Sitten, Gedanken und Anpassungsfähigkeiten umfasst, die von Mitgliedern einer Gesellschaft erworben werden.

Eine solche Definition der Kausalität wird seit Jahrhunderten von Philosophen ohne Erfolg versucht. Bridgeman kritisierte die Unterdefinitionen und argumentierte, dass die Definition von Wörtern in Bezug auf Eigenschaften Mauern für das Verständnis schafft. Stattdessen plädierte er dafür, dass Definitionen in Form von Operationen formuliert werden sollten.

Hume zeigte typische Mängel in der ontologischen Definition der Kausalität, ohne eine alternative Definition der Kausalität in Bezug auf Operationen zu bieten. Stattdessen meinte er, der Begriff "Kausalität" sei sinnlos und sollte weggelassen werden. Diese Ansicht war eine der einflussreichsten, die unter den Philosophen des 20. Jahrhunderts einschließlich Bertrand Russell herrschte.

Begriffe können mit Bezug definiert werden, das heißt mit Beispielen. Man braucht jedoch mehr als nur Bezeichnungen, um den wissenschaftlichen Begriff der Kausalität zu verdeutlichen.

Wenn unter Wissenschaftlern Uneinigkeit über die Anwendung eines Begriffs besteht und wenn sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen möchten, dass dieselben Begriffe auf dieselben empirischen Phänomene angewendet werden, müssen sie sich auf betriebliche Definitionen beziehen, dh indem sie einen Begriff durch Bezugnahme als sinnvoll erachten zu den beteiligten Operationen.

Eine operative Definition der Kausalität kann vernünftigerweise im Hinblick auf das folgende Verfahren vorgeschlagen werden:

(1) Der Reiz wird variiert und Variationen (falls vorhanden) in der Reaktion beobachtet.

(2) Eine Anzahl anderer Reize wird verwendet, um zu beobachten, ob dieselbe Reaktion auftritt.

(3) Wenn die obigen zwei Schritte zu angemessenen Ergebnissen führen, kann die Beziehung zwischen Reiz und Antwort als "kausal" bezeichnet werden.

Die Definition der Kausalität in Situationen, in denen strukturierte Experimente nicht durchführbar sind, ist offensichtlich mit Gefahren behaftet. Eine sinnvolle operative Definition der Kausalität im nicht-experimentellen Umfeld würde jedoch dazu führen, dass viele Wissenschaftler zu demselben Urteil gelangen. Zweitens stimmt die vorgeschlagene operationelle Definition eng mit dem hypothetischen Konzept der Kausalität überein, das die meisten Wissenschaftler vertreten.

Es ist sinnvoll zu sagen, dass kausale Beziehungen eine Unterklasse von Assoziationen sind. Mit anderen Worten, alle kausalen Beziehungen sind Assoziationen, aber alle Assoziationen sind möglicherweise keine kausalen Beziehungen. Eine Kausal- und Wirkungsaussage kann als eine Art wissenschaftliche Erklärung verstanden werden, aber nicht alle Erklärungen sind Kausalaussagen.

Nun stellt sich die Frage, wie man zwischen den Assoziationen, die sich in der Unterklasse der Anweisung befinden, und denjenigen, die dies nicht tun, unterscheidet. Es wurden viele Versuche unternommen, um eine Methode zu finden, um zu entscheiden, ob ein bestimmter Zusammenhang in kausalen oder nicht-kausalen Zusammenhängen enthalten ist oder nicht.

Viele Autoren haben diese Assoziation vermutet, die experimentell verifiziert werden kann, verdient den Titel Kausal, keine anderen. Obwohl dies in vielen Wissenschaften eine nützliche Regel ist, kann nicht gesagt werden, dass dies eine perfekte Regel ist. In jedem Experiment könnte ein versteckter dritter Faktor anstelle von Änderungen in der angenommenen unabhängigen Variablen für die Änderungen in der abhängigen Variablen verantwortlich sein.

Außerdem erlauben viele Situationen kein Experimentieren. Da sich ein versteckter dritter Faktor als die wahre Ursache herausstellen kann, liefert ein einziges Experiment verständlicherweise keine umfassende operative Definition der Kausalität.

Unter den gegebenen Umständen ist es notwendig, verwandte Experimente durchzuführen, die verschiedene Parameter der Situation variieren. Erst wenn die wichtigen Möglichkeiten im Verlauf der Versuchsreihe ausgeschöpft sind, können wir schließen oder zu Recht sagen, dass der experimentelle Stimulus die Antwort hervorruft.

Wenn Experimente möglich sind, kann die operative Definition der Kausalität wie folgt vorgeschlagen werden:

Wenn die Antwort dem experimentellen Stimulus folgt und diese experimentelle Beziehung auch dann besteht, wenn andere Elemente der Situation einer Variation unterliegen, kann die beobachtete Beziehung als kausal bezeichnet werden.

Situationen, in denen kein Experiment möglich ist und daher der Test der experimentellen Bestätigung nicht als Kriterium für die Definition zufälliger Aussagen dienen kann, die eine Reihe von Fragen nach kausalen Aussagen aufwerfen. Solche Situationen kennzeichnen die meisten Sozialwissenschaften.

Wold (1966) versuchte, nicht-experimentelle Situationen in den Bereich des experimentellen Verifikationsprinzips zu bringen, indem er fragte, ob eine nicht-experimentelle Situation fiktiv oder das hypothetische Experiment ist.

Das ist, ob die natürliche Situation viele Elemente eines tatsächlichen Experiments enthält. Diese Konzeptualisierung ist jedoch nicht ohne Mängel. Erstens besteht das Wesentliche der Experimente als operative Definition der Kausalität darin, dass das tatsächlich beobachtete Ergebnis eines realen Experiments dazu dient, zu bestimmen, ob die Beziehung als kausal bezeichnet werden soll oder nicht.

Zweitens ist die Entscheidung, Beziehung als ursächlich zu bezeichnen, eine Operation, die Kausalität definiert. Eine solche operationelle Definition ist jedoch nicht gültig, da sie kaum zur Lösung von Meinungsverschiedenheiten bei den Menschen beiträgt.

Logiker und Philosophen haben verschiedene Kombinationen bedingter Aussagen der Wenn-Dann-Variante ausprobiert. Sie haben versucht, eine logische Formulierung herauszufinden, die erfolgreich zwischen kausalen und nicht-kausalen Assoziationen unterscheidet.

Diese Quest hat jedoch das Ziel nicht erreicht. Eine andere Art von Versuch wurde kürzlich von H. Simon, Blalock und anderen unternommen, die von Originalarbeiten von P. Lazarsfeld abstrakten.

Diese Gruppe hat untersucht, wie die Korrelation zwischen und zwischen drei oder mehr Variablen der Analyse helfen kann, herauszufinden, welche dieser Variablen welche verursachen kann. Dies ist eine Implikation und Formalisierung der Analyse, um zu untersuchen, ob ein versteckter dritter Faktor für die Korrelation zwischen zwei anderen Variablen verantwortlich ist.

Diese Art der Untersuchung der kausalen Ordnung ist sehr nützlich und wichtig, erreicht jedoch nicht die angeblichen Ergebnisse. Beginnt der Ermittler beispielsweise mit drei Variablen, von denen eigentlich keine andere Ursache sein sollte, kann uns die Analyse nichts darüber sagen, ob die Beziehung zwischen zwei gegebenen Variablen als kausal bezeichnet werden soll oder nicht.

Schemata dieser Art, die darauf abzielten, Beziehungen als kausal oder nicht-kausal zu kennzeichnen, hängen stark von der Verwendung von fremdem Wissen ab, um die Beziehung zu ordnen. Zum Beispiel kann das Wissen, dass ein bestimmtes Ereignis allen anderen rechtzeitig vorausgeht, nicht die Auswirkung dieser Ereignisse sein.

Daher läuft alles auf die Behauptung hinaus, dass eine Beziehung ursächlich ist, sofern nicht durch Tests auf Unechtheit etwas anderes nachgewiesen wird. Ein solches Schema bietet offensichtlich keine operative Definition, die angibt, ob eine bestimmte Beziehung als kausal bezeichnet werden soll. Im besten Fall kann dies nur darauf schließen lassen, dass innerhalb einer Menge von Variablen eine Beziehung kausaler ist als eine andere.

Ein Überblick über diese verschiedenen Ansätze führt zu dem Schluss, dass keine Definition erstellt wurde, die dem üblichen wissenschaftlichen Gebrauch entspricht, obwohl dies das erklärte Ziel aller ist. Es ist auch nicht überraschend, dass noch keine perfekte oder nahezu perfekte Definition erstellt wurde. Selbst die beste operative Definition führt nicht dazu, dass alle Beispiele für solche Konzepte auf dieselbe Weise klassifiziert werden.

Es gibt immer Ausnahmen an der Grenze. Es ist daher durchaus nachvollziehbar, dass Begriffe wie Ursache und Wirkung, die so komplex und abstrakt sind, viel schwieriger zu definieren sind und viele weitere Grenzfälle aufweisen, bei denen die Menschen nicht einverstanden sind, wenn sie Situationen als kausal und nicht kausal klassifizieren.

Ob eine Situation einem kontrollierten Experiment sehr ähnlich ist oder nicht, liefert keine vollständige Definition der Kausalität. Darüber hinaus gibt es selbst im kontrollierten Experiment oft keine Hilfe für Spezifikationsfehler, außer Wissen über das Thema.

In Anbetracht der obigen Diskussion kann eine Arbeitsdefinition des Kausalzusammenhangs wie folgt angeboten werden:

Eine kausale Beziehung drückt sich in einer Aussage aus, die die folgenden wichtigen Merkmale aufweist: Erstens ist es eine Verbindung, die stark genug ist, damit der Beobachter glauben kann, dass sie über eine vorausschauende (erklärende) Kraft verfügt, die groß genug ist, um wissenschaftlich nützlich oder interessant zu sein.

Wenn zum Beispiel die beobachtete Korrelation 0, 6 ist, auch wenn die Stichprobe groß genug ist, um die Korrelation als statistisch signifikant zu begründen, dh unwichtige Beziehungen werden wahrscheinlich nicht als kausal bezeichnet. Zweitens gilt: Je enger eine Beziehung ist, das heißt, sie ist mit einem allgemeinen theoretischen Rahmen vereinbar, desto stärker ist ihr Anspruch, als kausal bezeichnet zu werden.

Verbindungen mit einem theoretischen Rahmen stützen die Überzeugung, dass die für die Aussage erforderlichen Nebenbedingungen nicht eingeschränkt sind und dass die Änderungen der Scheinkorrektur nicht wesentlich sind; weil eine Aussage dazu neigt, zu stehen oder zu fallen, während der Rest des Systems steht oder fällt.

Es sei darauf hingewiesen, dass der Begriff Kausal für den Entscheidungsträger und für den Wissenschaftler eine andere Bedeutung hat. Der Entscheidungsträger wird eine Beziehung als ursächlich bezeichnen, wenn er damit rechnet, dass er sie erfolgreich manipulieren kann. Beispielsweise kann Rauchen von einem Entscheidungsträger als ursächlich betrachtet werden, wenn es darum geht, Todesfälle aufgrund von Krankheiten, die statistisch mit dem Rauchen zusammenhängen, zu reduzieren.

Für die Wissenschaftler bedeutet das Wort Ursache jedoch wahrscheinlich, dass die Situation nicht weiter untersucht werden muss. Im Fall von Zigaretten kann nur eine Zutat in der Zigarette den Schaden verursachen, und die Wissenschaftler, die nach dieser Zutat suchen, können sich dafür entscheiden, das Wort selbst vom Rauchen abzuhalten.

Der Unterschied in Bedeutung und Verwendung des Kausalkonzepts zwischen Entscheidungsfindung und reiner Untersuchungssituation ist ein Beispiel für die allgemeine Annahme, dass die Zuordnung von Kausalität von dem eigenen Zweck abhängt.

Das Kausalkonzept ist für einen Politiker vielleicht am notwendigsten, insbesondere wenn er die Änderung einer Variablen in der Hoffnung erwägt, eine Änderung in einer anderen Variablen, z. B. der Fruchtbarkeit, in der Fortpflanzungssprache zu erreichen.

Die Klassifizierung kausal und nicht-kausal ist ein Versuch, zwischen Situationen zu unterscheiden, von denen er glaubt, dass sie diese Kontrolle zulassen, und solchen, die dies nicht erlauben. Andererseits ist das Kausalkonzept für eine Person, deren Prognose erwartet wird, keinesfalls notwendig, da sie kein Interesse daran hat, die unabhängigen Variablen zu manipulieren. Das kausale Konzept kann für den reinen Ermittler erforderlich sein oder nicht.

Berttrand Russell und die meisten zeitgenössischen Physiker scheinen zu glauben, dass dies in den Naturwissenschaften weder notwendig noch nützlich war. Viele Nicht-Politikwissenschaftler in der Sozialwissenschaft scheinen jedoch das Konzept der Kausalität für die Klassifizierung von Situationen für die zukünftige Forschung als nützlich zu betrachten.

Der Unterschied zwischen den Disziplinen in Bezug auf die als kausal zu bezeichnende Variable zeigt auch, wie die kausale Kennzeichnung vom Zweck abhängt. In solchen Fällen, in denen Variablen wie Leistungsmotivation und Investition komplementär sind, ist es möglicherweise nicht notwendig, dass der Psychologe oder Ökonom die kausale Bezeichnung für eine Variable ablehnt, um sie auf eine andere Variable anzuwenden.

Wenn die Variablen jedoch hierarchisch sind, können sie kausal unvereinbar sein, und bestimmte Ermittler müssen, abhängig von ihren Disziplinen, auswählen, welches Label zu studieren ist, und es auf der Grundlage des Labels, das sie für am fruchtbarsten halten, als kausal bezeichnen.

Im Hinblick auf die Bedeutung der Kausalität, wie sie in der sozialwissenschaftlichen Verwendung des Begriffs nachgewiesen wird, scheint unter Wissenschaftlern ein erheblicher Konsens darüber zu bestehen, welche Beziehungen kausal sind und welche nicht. JL Simon schlägt eine operative Definition der Kausalität vor.

"Eine Aussage", sagt er, "soll als kausal bezeichnet werden, wenn die Beziehung nahe genug ist, um nützlich oder interessant zu sein, wenn sie nicht so viele Aussagen über Nebenbedingungen erfordert, um ihre Allgemeinheit und Bedeutung zu erlangen; wenn genug… dritte Faktorvariablen wurden versucht, um sicherzustellen, dass die Beziehung nicht falsch ist; und wenn die Beziehung deduktiv mit einem größeren Theoriewerk verbunden sein kann oder… durch eine Reihe von Hilfssätzen unterstützt werden, die den Mechanismus erklären, durch den die Beziehung funktioniert. “

Die obige Definition ist eher eine Art Checkliste von Kriterien. Ob eine gegebene Beziehung die Kriterien erfüllt, die ausreichend sind, um als kausal bezeichnet zu werden, ist weder automatisch noch objektiv. Die Bestimmung erfordert Urteilsvermögen und Sachkenntnis des gesamten Kontextes.

Es sollte daher klar sein, dass die Wissenschaft ihren ordentlichen Ereignissen nachgeht, indem sie ihre "effizienten Ursachen" offenlegt. Dies bedeutet einfach, dass das betreffende Ereignis durch die vorhergehenden Ereignisse bestimmt wird.

Die Ausführungen des Wissenschaftsphilosophen AE Taylor sind kaum zu übertreffen. Er sagt: „Der Begriff der Verursachung als Transaktion zwischen zwei Dingen wird in der experimentellen Wissenschaft durch die Vorstellung davon ersetzt, dass lediglich ein Ereignis durch vorausgehende Ereignisse bestimmt wird.

Je deutlicher sich herausstellt, dass die vorausgegangenen Ereignisse, die ein Vorkommen bedingen, eine komplexe Vielzahl sind und Zustände dessen umfassen, was im Allgemeinen als "betroffene Dinge" bezeichnet wird, sowie die Prozesse im sogenannten Agenten, ersetzen Wissenschaften die Unterscheidung zwischen "Agent" 'und' Patient ', das Konzept eines Systems wechselseitig abhängiger interagierender Faktoren ... der derzeitige wissenschaftliche Begriff der Ursache (ist also) die' Gesamtheit der Zustände ', in deren Gegenwart ein Ereignis eintritt und bei dem kein Mitglied vorliegt es kommt nicht vor.

Kurz gesagt bedeutet Verursachung im aktuellen wissenschaftlichen Sinn eine Sequenz unter eindeutig bekannten Bedingungen. “

In der modernen Wissenschaft liegt der Schwerpunkt auf einer Vielzahl von "bestimmenden Bedingungen", die zusammen das Auftreten eines bestimmten Ereignisses oder einer bestimmten Wirkung wahrscheinlich machen. Wissenschaftliches Denken befasst sich mit der Entdeckung von "notwendigen" und "ausreichenden" Bedingungen für eine Wirkung.

Während der gesunde Menschenverstand vermuten lässt, dass ein Faktor eine vollständige Erklärung liefert, erwartet der Wissenschaftler selten, einen einzelnen Faktor oder eine Bedingung zu finden, die sowohl notwendig als auch ausreichend ist, um eine Wirkung zu erzielen.

Vielmehr ist er an "beitragenden Bedingungen", "alternativen Bedingungen" interessiert, von denen er erwartet, dass sie operieren, um das Auftreten eines bestimmten Ereignisses oder einer bestimmten Wirkung wahrscheinlich (aber nicht sicher) zu machen. Wir werden nun kurz die oben genannten Bedingungen erläutern und erläutern.

(a) Eine notwendige Bedingung wird als eine Bedingung bezeichnet, die eintreten muss, wenn das Phänomen eintreten soll, dessen Ursache es ist, z. B. wenn X eine notwendige Bedingung von Y ist, dann wird Y niemals auftreten, es sei denn, X tritt auf. Eine solche Beziehung zwischen X und Y kann als "Erzeuger-Produkt" -Beziehung bezeichnet werden. Solche 'Erzeuger-Produkt'-Beziehungen sind die besonderen Anliegen der Sozial- und Verhaltenswissenschaften.

Zur Veranschaulichung können wir sagen, dass Differenzierung eine notwendige Bedingung für die soziale Schichtung ist, dh soziale Schichtung würde niemals auftreten, wenn Personen im Verlauf der Interaktion nicht differenziert würden.

(b) Eine ausreichende Bedingung ist eine, der immer das Phänomen folgt, dessen Ursache sie ist. Wenn X eine ausreichende Bedingung für Y ist, wird Y immer dann auftreten, wenn X auftritt. Es ist zu bedenken, dass in diesem strengen Sinn von Ursache-Wirkung kein Objekt oder Ereignis für sich allein als Ursache eines anderen Objekts oder Ereignisses angesehen werden kann.

Die Auswirkung eines Objekts oder Ereignisses auf ein anderes ist immer von seiner Umgebung abhängig. Wenn Sie beispielsweise nur auf die Glocke schlagen, wird das nachfolgende Geräusch nicht ausgelöst, wenn Sie die Glocke im Vakuum anstoßen. Eine solche Beziehung zwischen X und Y wird hauptsächlich im "mechanistischen System" untersucht.

(c) Eine beitragsbedingte Bedingung ist eine, die die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass ein bestimmtes Phänomen auftritt, das Auftreten jedoch nicht sicher macht, da es nur einer von mehreren Faktoren ist, die zusammen das Auftreten des gegebenen Phänomens bestimmen.

Einige soziologische Studien deuten darauf hin, dass die Abwesenheit einer Vaterfigur aus der Wohnung in der Kindheit eine beitragende Bedingung für die Entstehung von Drogensucht bei Jugendlichen in der Familie ist.

(d) Eine bedingte Bedingung ist eine Bedingung, unter der ein bestimmter Faktor einen Beitrag zur Erzeugung eines bestimmten Phänomens (Effekt) leistet. In dem obigen Beispiel kann die beitragsbedingte Bedingung, dh das Fehlen der Vaterfigur, zur Inzidenz von Drogensucht unter Jugendlichen nur in Gegenden beitragen, in denen der Konsum von Drogen sehr verbreitet ist.

In diesem Fall ist eine solche Nachbarschaft ein Kontingent, unter dem die beitragsbedingte Bedingung, dh das Fehlen einer Vaterfigur, zur Wahrscheinlichkeit des Auftretens der "Wirkung" beiträgt.

(e) Alternative Bedingungen sind Bedingungen, die alle zum Auftreten eines bestimmten Phänomens oder einer bestimmten Wirkung beitragen können.

In dem oben angeführten Beispiel ist zu sehen, dass das Fehlen der Vaterfigur (beitragende Bedingung Nr. 1) oder der Vaterfigur, die unterschiedlich Antipathie gegen Kinder ausdrückt (beitragende Bedingung Nr. 1), beide zur Erzielung der Wirkung beitragen, d. H, Drogenabhängigkeit. Diese Bedingungen werden als alternative Bedingungen bezeichnet.

Es ist unmöglich, direkt nachzuweisen, dass ein bestimmtes Merkmal oder Ereignis X ein anderes Merkmal oder Ereignis Y entweder allein oder in Verbindung mit anderen Merkmalen oder Ereignissen bestimmt.

Wir sind eher in der Lage, aus den beobachteten Daten zu folgern, dass die Hypothese, dass X eine Bedingung für das Auftreten von Y ist, mit einem bestimmten Maß an Vertrauenswürdigkeit haltbar ist (oder nicht ist). Lassen Sie uns nun überlegen, welche Beweise notwendig sind, um einen Rückschluss auf eine kausale Beziehung zu rechtfertigen.

(a) Eine Art relevanter Nachweise betrifft die begleitende Variation, dh das Ausmaß, in dem X und Y zusammen auftreten oder sich unterscheiden.

Angenommen, wir möchten die Hypothese testen, dass X eine beitragende Bedingung von Y ist, müssen wir herausfinden, ob der Anteil der Ursache mit dem Merkmal Y unter den Fällen mit dem Merkmal X signifikant größer ist als unter den Fällen, die das Merkmal X nicht aufweisen Wenn Sie einen solchen Beweis erhalten können, werden wir normalerweise zu dem Schluss kommen, dass die Hypothese nicht haltbar ist.

Wenn die Hypothese auch angibt, dass die Menge von Y durch die Menge von X bestimmt wird, müssen wir außerdem Beweise dafür finden, dass die Fälle, in denen eine höhere Menge von X vorliegt, insgesamt auch eine höhere Menge aufweisen von Y.

Andere Arten von Kausalhypothesen, z. B. dass X notwendig oder ausreichend ist, "Ursache" von Y oder X als zufällige Ursache in Verbindung mit M und eine alternative Ursache mit N, würde die Identifizierung bestimmter Assoziationsmuster zwischen X und Y erfordern.

Versuchen wir dies anhand eines Beispiels zu verstehen. Angenommen, in einer kleinen Stadt ein Arzt auf der Grundlage seiner Beobachtungen, stützt die Hypothese, dass das Essen einer bestimmten Saisonfrucht (X) zu einer schweren Erkältung (Y) führen kann.

Anschließend wird eine Untersuchung durchgeführt, um die Hypothese zu testen. Wenn sich aus der Untersuchung ergibt, dass der Anteil derjenigen, die saisonale Früchte (X) gegessen haben, nahezu gleich ist, würden wir die Hypothese, dass X zu Y führt, ablehnen.

Vor der Ablehnung der Hypothese müsste natürlich eine sorgfältige Untersuchung durchgeführt werden, um herauszufinden, ob der Verzehr der saisonalen Früchte (X) unter bestimmten Umständen, z. B. im Allgemeinen, zu einer Erkältung (Y) führt Schwäche.

Angenommen, die Untersuchung ergab, dass die Personen, die die Frucht gegessen hatten und an allgemeiner Schwäche litten, bei den Personen, die unter Erkältung litten, einen überwältigenden Anteil hatten. Dann können wir sagen, dass die Früchte der Saison (X) eine schwere Erkältungsursache sind (Y). unter der bedingten Bedingung der allgemeinen Schwäche (M).

If, on the other hand, the inquiry indicated that 92% of people suffering from cold had eaten the seasonal fruit and only 25% of the people not suffering from cold had eaten the fruit, we would conclude that the hypothesis that X is the contributory ' cause' of Y is tenable.

It must be remembered that the hypothesis would be simply tenable, not proved, since other possible explanations of the observed relation between X and Y may be invoked and this would be equally tenable, viz.:

(1) Affliction of cold in some way created a craving for the fruit, which means that eating fruits did not lead to cold; it is rather the other way round, ie, cold (Y) created an urge for eating the fruit (X).

(2) Some other condition (Z) led to both eating the seasonal fruit and having cold.

(3) Yet another condition (W) like impurity which merely happened to be associated with eating the seasonal fruit was responsible for cold, ie, tap water.

(b) Second type of evidence relevant to inference about causality is the time order of two events X and Y. One event reasonably be considered the cause of the other if it occurs after the other events.

By definition, an effect cannot be produced by an event which occurs only after the effect has taken place. In our example, X cannot be considered the 'cause' of Y, if as proposed in the alternative hypothesis No. 1, the condition of severe cold (Y) led to a craving for the seasonal fruit (X).

It would be well to remember that time order may not be accepted by some as an automatic test of causality. This argument may be replied by pointing out that just because there is no logical connection, it would not follow that the time lags are no help in establishing causality.

We must recognize after all that to use time lag or time order to infer the direction of causality in a particular relationship is to make use of one of the most general inferences based on all the experimentation that has been undertaken, namely, that actions of the present do not appear to modify the past.

But this is a statistical empirical hypothesis, not without known exceptions. Therefore, to put this inference to sensible use, one needs to adduce other additional reasons to justify that the hypotheses may be believed to apply in a particular case.

It should, also be noted that the occurrence of a causal event may precede or may be contemporaneous with the occurrence of an effect. It is also possible for each factor in the relationship to be both a 'cause' and an 'effect' of the other factor.

This is an instance of the symmetrical causal relationship. George Homan's hypothesis:

“The higher the rank of a person within a group, the more nearly his activities conform to the norms of the group” typifies the symmetrical causal relationship in as much as the reverse of the hypothesis is also true, ie, the closer the activities of a person come to the norm, the higher his rank will tend to be.

Although symmetrical causal relationships are frequently found in the realm of social phenomena, it is useful to focus upon the influence of any one factor on the other.

In distinguishing between 'cause' and 'effect' it is useful to establish which of the two events came first, assuming they did not occur simultaneously. Knowing that an increase in rank in a specific instance, preceded an increase in conformity to group norms, we understand that the increase in conformity was not the causal factor.

However, knowledge of temporal priority is not in itself sufficient for inferring causality. In our example, even if we had established for certain that X preceded Y, this was not enough to say that the eating of seasonal fruit (X) caused severe cold (Y).

Two other alternative hypotheses (No. 2 and No. 3) need to be considered, ie, that some other condition led to both (X) and (Y) or some other condition associated with X was responsible for Y.

(c) We must, therefore, get at the evidence which would establish that no other factor save the hypothesized one (X) was the 'cause' of the hypothesized effect (Y). Till such time as the evidence ruling out other factor as possible determining condition of the hypothesized effect is secured, we shall not be able to say that X is the 'cause' of Y.

In our example, it may be that some third factor, eg, glandular secretions, led both to desire eating the seasonal fruit as also to severe cold. If we can disprove this, the other alternative possibility still remains to be reckoned, ie, some other factor which merely happened to be associated with eating of seasonal fruit led to cold.

Suppose it was found that people who had bought the fruit from a particular shop where the fruit was kept in the open for a long time were the ones who mostly suffered from cold, whereas the few who had bought from other shop where the fruits were kept in a cold storage mostly did not suffer from cold; then the hypothesis that the seasonal fruit (X) itself was the cause of severe cold (Y) would have to be discarded and attention would be turned on to the effects of the storing system which might have brought about a chemical reaction on fruits in one shop but not in the other.

Under these circumstances, the effect Y would properly be attributed to the chemical factor. It must be stressed that the three kinds of evidence, ie, concomitant variation, time sequence of variables and evidence ruling out other factor as 'cause' is or in not cause of the effect. It does not, however, provide any absolute certainty.

That is, we may, on the basis of our evidence, conclude that it is reasonable to believe that X is the 'cause' of Y but we can never be certain that the relationship has been conclusively demonstrated.

In our above example, the procedures suggested for testing the hypothesis that X is a cause of Y, called for a number of different studies. None of these separate studies could provide a very secure ground for testing the hypothesis because it left the alternative hypotheses unscathed and untested.

An experimental design provides for the gathering of various kinds of evidence simultaneously so that all the alternative hypotheses can be tested. In an experimental test of the hypothesis in our example, the researcher would arrange for a number of subjects to eat the seasonal fruit ('x) and for a number of comparable subjects not to eat the fruit.

The groups are to be chosen such that they do not differ from each other except by chance, before eating the seasonal fruit. Now comparison of the incidence of cold (Y) in two groups after one group which has not eaten it, would provide evidence of whether eating of the fruit (X) and cold (Y) vary together.

By keeping a careful record of the time of eating the fruit (X) and the time of the ons2 et of cold (Y) the researcher would get the proof as to which of the variables came first.

Durch die Einführung von "Kontrollen" gegen die Möglichkeit, dass verschiedene Expositionen oder Erfahrungen während des Experiments (außer saisonale Früchte essen oder nicht essen), die das Auftreten von Erkältungen beeinflussen könnten, würde er sicherstellen, dass sich die beiden Gruppen nur voneinander unterscheiden in Bezug auf (X).

Der Forscher könnte außerdem in sein Experiment die Möglichkeit einbauen, Hypothesen über bestimmte alternative kausale Faktoren zu testen. Zum Beispiel würde der Forscher die Hypothesen über die Auswirkungen des Lagersystems prüfen, indem er einige Probanden saisonale Früchte, die in Kühlhäusern gelagert worden waren, und einige andere Früchte (nicht die fraglichen saisonalen Früchte), die im Freien gelagert wurden, verzehrten.

Dies würde ihm helfen, „festzustellen, ob das„ offene “Lagersystem allein für (Y) verantwortlich ist oder ob die„ offene Lagerung “mit der Saisonfrucht (X) und dem Produkt der Interaktion (V) (Y), dh der Interaktion, interagierte kalt

Wir sehen also, dass das experimentelle Design, wo immer es machbar ist, das effektivste Instrument zum Testen einer Kausalhypothese ist. In bestimmten Situationen können jedoch keine Experimente durchgeführt werden.

Angenommen, ein Forscher ist daran interessiert, die Auswirkungen verschiedener Methoden der Kindererziehung auf die Persönlichkeitsstruktur einer Person zu untersuchen. Es ist nicht denkbar, dass er bestimmte Kinder auf eine Weise erziehen kann, andere auf eine andere.

In einem solchen Fall hätte er keine andere Möglichkeit, als Kinder, die auf unterschiedliche Weise erzogen wurden, zu lokalisieren und ihre Persönlichkeit zu beurteilen.

Hypothesen über die Wirkung von Attributen der Individuen sind oft nicht für experimentelle Untersuchungen geeignet, da die Manipulation der "unabhängigen" Variablen (experimentelle Variable oder der als "Ursache" vermutete Faktor) entweder extrem schwierig oder unmöglich ist. Nehmen wir an, wir wollen die Auswirkung der Schwäche (X) auf die Wahrnehmung (Y) sehen.

In diesem Fall wäre es nicht möglich, die Schwäche zu beeinflussen (zu erhöhen oder zu verringern). Die einzige Alternative, die uns offensteht, besteht darin, diese Variation zu erreichen, indem Personen ausgewählt werden, bei denen diese Variable vorhanden ist oder nicht. mehr oder weniger.

Gelegentlich können natürliche Situationen die gewünschten gegensätzlichen Bedingungen (z. B. einen sehr hohen IQ) und somit die Möglichkeit für ausreichend strenge Verfahren bereitstellen, um eine vernünftige Grundlage für die Inferenz zu ermöglichen.

Normalerweise sind die natürlichen Situationen jedoch kompliziert und lassen keine Annahme zu, dass der Forscher zwei oder mehr Gruppen, die er für Experimentierzwecke gewählt hat, variabel sind. Es ist verständlich, dass ohne eine solide Grundlage für eine solche Annahme eine künstliche Situation geschaffen wird. Die Ergebnisse des Experiments können nur zweifelhaft sein.

Natürlich gibt es keine absolute Gewissheit über die Gültigkeit der Inferenz. Unabhängig davon, wie sorgfältig das Experiment kontrolliert wurde, lauert immer die Möglichkeit, dass der Einfluss eines Faktors nicht berücksichtigt wurde.

Vor allem in den Sozialwissenschaften, wo wenig Wissen darüber besteht, welche Faktoren zu kontrollieren sind und wo viele der relevanten Faktoren (z. B. Attribute des Individuums) nicht gut kontrollierbar sind, muss diese Möglichkeit in Frage gestellt werden.