Wnioskowanie przyczynowe (analiza przyczynowa, ang. causal inference) – zagadnienie m.in. epistemologii i metodologii nauk, obejmujące opis, preskrypcję i stosowanie metod systematycznego odkrywania i badania związków przyczynowych. Analiza przyczynowa ma pozwalać na możliwie rzetelną odpowiedź na pytania postaci: „co by było, gdyby…?” albo „jaką różnicę powoduje…?”[1].
Nie sprowadza się do wnioskowania statystycznego opartego na pomiarze zależności statystycznych. Różne związki przyczynowe mogą objawiać się tak samo wyglądającymi korelacjami – do czego odwołują się aforyzmy typu „korelacja to nie przyczynowość”, i co grozi błędem logicznym post hoc. Wnioskowanie przyczynowe wymaga dodatkowego, specyficznego modelowania, a najlepszą podstawę stanowią dla niego obserwacje ze zmian sytuacji – zwłaszcza realizowanych w zamierzenie losowy sposób (warunkowo niezależnie od zmiennych zakłócających), tak jak w randomizowanym eksperymencie naukowym[2][3][4][5].
Współcześnie wnioskowanie przyczynowe rozwija się od lat 1970–1990 razem z cybernetyką i wnioskowaniem statystycznym. Jest ono rozumiane jako proces tworzenia alternatywnych probabilistycznych modeli przyczynowych badanych zjawisk i dokonywania pomiędzy nimi wyboru oparty na konfrontowaniu ich przewidywań z obserwacjami empirycznymi. Wśród głównych podejść do zagadnienia ważną rolę odgrywa model Neymana-Rubina (potencjalnych rezultatów), modele równań strukturalnych, i model Pearla (sieci bayesowskie)[6][7][1][8][9].
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie Kawalec1
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie PearlW1
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie PearlW3
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie PearlW4
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie PearlW6
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie Hitchcock
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie Pearl6
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie PearlEDGE
<ref>
. Brak tekstu w przypisie o nazwie Kawalec4
© MMXXIII Rich X Search. We shall prevail. All rights reserved. Rich X Search