Inferenza Causale e Validità Interna

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L’analisi delle relazioni causa-effetto – nota in ambito scientifico come inferenza causale – è fondamentale per dimostrare che l’attuazione di un particolare intervento consente il raggiungimento un determinato outcome. La semplice evidenza all’interno di uno specifico studio della presenza di una relazione causale tra intervento ed outcome non è di per sé prova sufficiente a generalizzare la relazione ed affermare senza alcun margine di dubbio, che l’intervento determina quello specifico outcome. Per dirla matematicamente, la presenza all’interno di uno studio di una relazione causa-effetto è sì condizione necessaria per l’esistenza della relazione, ma non ne è tuttavia condizione sufficiente per la sua generalizzabilità.

Ci si chiede dunque: “Quando si può effettivamente e senza alcun dubbio affermare che un particolare intervento ha prodotto uno specifico outcome e che non si tratta unicamente di una correlazione, per di più casuale, tra due eventi?”.  Lo scopo di questa lezione è presentare il concetto di inferenza causale unitamente a quello di validità interna e di spiegare come e quando la correlazione può assurgere a causalità e quali sono i metodi matematici per provare che la relazione è effettivamente di causa-effetto.

Propensity Score analysis di Marilù Garo

Correlazione non è causalità

La correlazione è uno dei concetti statistici più usati e, aggiungo, abusati negli studi di ricerca. Utilizzato in statistica come test per definire il grado di relazione tra due variabili, essa viene spesso chiamata in causa quale prova per eccellenza dell’esistenza della relazione causale.

Tuttavia, in concreto la correlazione tra due variabili non ne implica necessariamente la loro causalità. Supponiamo di disporre di due variabili, che indichiamo genericamente con

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