Hume demostró que no se puede inferir causa y efecto en la naturaleza solo por inducción. Solo notamos que cuando ocurre el evento A, también ocurre el evento B.
Si el evento A siempre ocurre antes que el evento B, todavía no tenemos derecho a decir que el evento A causa el evento B. Porque la noche siempre sigue al día y no decimos que el día causa la noche, sino que es causado por el giro de la tierra mientras orbita. el sol.
¿Existe alguna consideración teórica que distinga efectivamente la causalidad de la ocurrencia regular?
Según Kant , la causalidad es una forma humana de interpretar nuestras impresiones sensoriales: puede que no sea útil o significativo pensar en ella como algo que existe como un Ding an sich , una cosa objetiva independiente de la interpretación humana. Lo mismo se aplica al espacio y al tiempo. En esa línea de pensamiento, en principio no se puede establecer la verdad de una relación causal, y todo es sólo un ordenamiento de nuestras impresiones.
Hay al menos algunas pautas, pero es imposible saberlo con certeza.
Si hay una línea plausible de causalidad, aumenta la probabilidad de causalidad. Por ejemplo, hacer un agujero en una jarra de agua puede ser plausiblemente responsable de la fuga de agua. La simplicidad es útil aquí, ya que muchos argumentos complicados pueden parecer plausibles.
Si tenemos varias instancias, no espaciadas según un patrón o una tendencia a largo plazo, es más convincente. Un ejemplo podría ser la gasolina con plomo y su efecto sobre el crimen: aparentemente, la introducción de gasolina con plomo en los países finalmente elevó la tasa de criminalidad y su eliminación finalmente la redujo. Pasando por numerosos países, esto se vuelve más convincente.
Como caso especial, si hacemos A repetidamente y obtenemos el efecto B de forma fiable, seguro que parece causalidad. Cuando quiero que mi auto avance, lo pongo en D y suelto el freno, y eso sucede de manera confiable.
La falacia de " correlación es igual a causalidad " dice que una cosa que precede a otra no puede usarse como prueba de causalidad. Considere la afirmación de que "el aumento del gasto en educación conduce a mejores resultados para los niños". Una simple correlación entre el gasto en escuelas y los resultados educativos conduciría a un resultado positivo; aquellos que gastaron más también tuvieron mejores resultados. Podemos controlar las variables de confusión , como los ingresos, en cualquier momento, pero es posible que el gasto actual no afecte los resultados hasta más adelante. La idea de la causalidad de Granger es si cada vez que hay una "sorpresa" en la variable explicativa que conduce a un aumento posterior en la variable de resultado, llamamos a esta variable "causal de Granger".
En el ejemplo de la educación, suponga que hubo algunos lugares donde el gasto en educación se disparó a un nivel inusual algunos años mientras que los factores de confusión no cambiaron significativamente. Si cada vez que ocurrió este pico hubo un aumento correspondiente en el rendimiento en el futuro en relación con cuando estos picos no ocurrieron, el gasto en educación "Granger causa" un mayor rendimiento. Esta no es la única definición de causalidad pero en muchas aplicaciones es útil.
Wikipedia: causalidad de Granger
PD: La noción de "sorpresa" también se usa en otros lugares. Por ejemplo, Conway usa el "argumento sorpresa" de manera muy entretenida en la lección 6 (desde la marca de tiempo 25:52 en adelante) sobre el teorema del libre albedrío . Nótese uno de sus comentarios iniciales:
Ahora recuerda que este no es un argumento lógico deductivo.
CriglCragl