La causalidad (también denominada causalidad, o causa y efecto) es una influencia por la cual un evento, proceso, estado u objeto (acá) contribuye a la producción de otro evento, proceso, estado u objeto (un efecto) donde la causa es en parte responsable del efecto, y el efecto depende en parte de la causa. En general, un proceso tiene muchas causas, [1] que también se dice que son factores causales para ello, y todos se encuentran en su pasado. Un efecto puede ser a su vez una causa o un factor causal para muchos otros efectos, que se encuentran en su futuro. Algunos escritores han sostenido que la causalidad es metafísica antes de las nociones de tiempo y espacio. [2] [3] [4]
La causalidad es una abstracción que indica cómo progresa el mundo, [5] un concepto tan básico que es más apto como una explicación de otros conceptos de progresión que como algo que otros explicaron más básicos. El concepto es como el de la agencia y la eficacia. Por esta razón, puede ser necesario un salto de intuición para comprenderlo. [6] [7] En consecuencia, la causalidad está implícita en la lógica y la estructura del lenguaje ordinario. [8]
En los estudios de inglés sobre la filosofía aristotélica, la palabra «causa» se usa como un término técnico especializado, la traducción del término αἰτία de Aristóteles, por el cual Aristóteles significaba «explicación» o «respuesta a una pregunta ‘por qué’. Aristóteles categorizó los cuatro tipos de respuestas como «causas» materiales, formales, eficientes y finales. En este caso, la «causa» son las explicaciones para el explicación, y la incapacidad de reconocer que se consideran diferentes tipos de «causa» pueden conducir a un debate inútil. De los cuatro modos explicativos de Aristóteles, el más cercano a las preocupaciones del presente artículo es el «eficiente».
David Hume, como parte de su oposición al racionalismo, argumentó que la razón pura por sí sola no puede demostrar la realidad de la causalidad eficiente; En cambio, apeló a la costumbre y al hábito mental, observando que todo el conocimiento humano deriva únicamente de la experiencia.
La naturaleza de la causa y el efecto es una preocupación del tema conocido como metafísica. Kant pensó que el tiempo y el espacio eran nociones antes de la comprensión humana del progreso o la evolución del mundo, y también reconoció la prioridad de la causalidad. Pero no tenía el entendimiento que venía con el conocimiento de la geometría de Minkowski y la teoría especial de la relatividad, que la noción de causalidad puede usarse como una base previa desde la cual construir nociones de tiempo y espacio. [2] [3] [[3] [ 4]
¿Qué es la causalidad y sus tipos?
En mi última publicación, escribí sobre ideas básicas sobre causalidad. Los sociólogos suponen más fácilmente que una cosa en el mundo social causa otra cuando la causa se correlaciona con el efecto, ocurre ante él, y hay un mecanismo causal plausible y no espurio.
En esta publicación, desarrollo más la idea de causalidad al hablar sobre sus diferentes tipos. Sí, así como hay diferentes tipos de automóviles, helados y reality shows de televisión, hay diferentes tipos de causalidad. Conocer estas distinciones en la causalidad nos permite reconocer la causalidad más fácilmente y pensar en ello más profundamente… ¡y pensaste que no tendrías nada que hacer durante tus vacaciones de verano!
1) Nomotética versus idiográfico. La primera distinción implica dos palabras de las que nadie ha oído hablar: nomotética e idiográfica (provienen de la frase latina «realmente confuso»). Consideran cuántos casos se explican, muchos o solo uno.
Se supone que la nomotética significa que ocurre una relación causal entre muchos casos. (Los sociólogos generalmente estudian a las personas como casos, pero estos principios se aplican a casos no personas como osos, estrellas o batallas). Con la causalidad nomotética, alguna causa tiene algún efecto en muchas personas. Esto es lo que hacen los sociólogos casi todo el tiempo, y es tan rutinario que podemos olvidar que hay algo más.
La causalidad idiográfica, sin embargo, involucra a una sola persona (o caso). Básicamente, estás diciendo que una causa tiene un efecto para una persona o cosa, y no sabes, o no te importa si afecta a los demás.
¿Qué es la causalidad y ejemplos?
La inferencia causal a partir de las observaciones experimentales es de importancia primordial en diferentes campos científicos. La teoría de la causalidad es, de hecho, que se ha convertido en un medio fundamental para una amplia gama de aplicaciones, como estadísticas y aprendizaje automático, y, a través de estas dos aplicaciones, también en genética, estudios sociales y economía.
La teoría causal proporciona una herramienta nueva y poderosa para lidiar con problemas de información cuántica. Recientemente se ha demostrado que la causalidad cuántica permite el desarrollo de nuevos protocolos basados en restricciones menores, a diferencia de las implementadas anteriormente.
Ejemplos relevantes son la generación certificada de números puramente aleatorios [SECT2020], o la producción de efectos cuánticos dentro de una red entre diferentes talleres [PODE2020]. Esta línea de investigación tiene como propósito para llevar estas actividades al siguiente nivel, obteniendo pasos teóricos y experimentales sobre la base e implicaciones experimentales de la causalidad cuántica.
En particular, se perseguirán los siguientes objetivos:
1) Analice la aparición de nuevos tipos de comportamiento no clásico en diferentes tipos de redes causales nunca antes consideradas. Esto incluye el uso de conexiones remotas a través de fibra óptica y/o espacio libre entre dos o más nodos.
2) Desarrollar nuevos protocolos de información cuántica para redes cuánticas formadas por múltiples participantes.
¿Qué es causalidad resumen?
La causalidad entre la cultura y el desarrollo económico se ha debatido desde el principio. La ética protestante de Weber no es una súplica uniforme a favor del papel determinante de la cultura para el desarrollo económico. En varios lugares y en particular en las numerosas notas al pie, Weber muestra que es consciente de la causalidad inversa. Por ejemplo, la posición dominante de los protestantes en la industria puede, en su opinión, en parte atribuirse a circunstancias históricas «en la que la afiliación de la religión no es una causa de las condiciones económicas, pero en cierta medida parece ser el resultado de ellos». (Weber, 1930: 2001, p. 4).
Los análisis históricos y los estudios de casos permiten estudiar la causalidad al descubrir claramente la línea de tiempo de los eventos. Sin embargo, la falta de información confiable sobre actitudes y valores dominantes en el pasado obstaculiza dicho análisis. Las regresiones a través del país utilizan valores, que desafortunadamente a menudo se miden solo una o dos veces. Como resultado, uno no puede desenredar el patrón de tiempo de los valores, de modo que se vuelve casi imposible investigar la relación causal entre la cultura (valores) y el crecimiento económico. La cultura podría ser un factor determinante de crecimiento, pero la causalidad también podría funcionar en la dirección inversa; causalidad inversa. Los estudios econométricos abordan la causalidad inversa por medio de las variables instrumentales (IV) estimadores. Este proceso de estimación consta de dos pasos. El primer paso explica los valores endógenos mediante variables exógenas, que no están relacionadas con el nivel actual de crecimiento económico. En el segundo paso, los valores ajustados de la regresión del primer paso reemplazan los datos originales. Tabellini (2010) es un buen ejemplo de este enfoque. En su primer paso, supone que la tasa de alfabetización a fines del siglo XIX y las instituciones políticas en los siglos anteriores explican el nivel de confianza (su representación de la cultura) en la década de 1990. Se encuentra que los valores ajustados de esta regresión de la confianza influyen en las diferencias regionales en el ingreso per cápita en la década de 1990. De esta manera, la parte exógena de la confianza (cultura) solo se incorpora en la regresión y los problemas econométricos asociados con el problema de endogeneidad se resuelven. Sin embargo, no se obtiene información sobre el patrón de tiempo de cultura y crecimiento económico y, por lo tanto, sobre su influencia mutua.
La única forma de resolver este problema es medir estos fenómenos con el tiempo. Algunos estudios lo han hecho. Allen et al. (2007) usan un enfoque cuasi longitudinal; En 2002, utilizaron el mismo cuestionario y una muestra similar (en el sentido de la edad y el sexo de los encuestados) a la muestra utilizada por un estudio desde principios de la década de 1980 para ocho países asiáticos. Encuentran que el PIB per cápita está asociado con ciertos patrones de valor; Más sumisión, integración y jerárquica en los países pobres relativos y más apoyo a la autonomía y el igualitarismo en los países más ricos. La relación entre los valores de 1982 y el posterior crecimiento económico fue débil, mientras que el ingreso per cápita en 1982 se correlacionó fuertemente con el cambio posterior en los valores. Esto respalda el hallazgo de Hofstede de que un aumento en el ingreso per cápita conduce a un aumento en el individualismo (2001: p. 255).
¿Cuántos tipos de causalidades hay?
Cuando buscan establecer una relación causal, los investigadores distinguen entre tres niveles de causalidad: causalidad absoluta, causalidad condicional y causalidad contributiva.
Causalidad absoluta: la causalidad absoluta significa que la causa es necesaria y suficiente para lograr el efecto. Por lo general, encontramos una causalidad absoluta en las ciencias físicas. Aquí hay un ejemplo de causalidad absoluta. Cuando las temperaturas caen por debajo de 32º F, el agua sin sal comienza a congelarse. En las ciencias sociales, la investigación en el mercado, por supuesto, es una ciencia social, es muy poco probable que se pueda establecer una causalidad absoluta. Un investigador podría encontrar una relación causal sólida entre reducir el precio minorista y aumentar las ventas minoristas. Pero, si un investigador encuentra una sola incidencia de una reducción de precios que no resulta en mayores ventas minoristas, no se puede respaldar una inferencia de causalidad absoluta. Entonces, si bien los investigadores de marketing no pueden establecer una causalidad absoluta, todavía buscan demostrar versiones menos extenuantes de causalidad: causalidad condicional y contributiva.
Causalidad condicional: causalidad condicional significa que es necesaria una causa, pero no suficiente para lograr un efecto. Aquí hay un ejemplo de causalidad condicional de la biología: participar en relaciones sexuales sin anticonceptivos es una causa necesaria pero no suficiente de embarazo. Además de las relaciones sexuales desprotegidas, deben estar presentes otras variables: ambas parejas deben ser fértiles y el acto sexual debe ocurrir mientras la mujer está ovulando. Es muy difícil establecer la causalidad condicional. Digamos que el investigador está estudiando los vínculos entre el gasto publicitario y las ventas minoristas. Es casi imposible establecer un vínculo causal condicional entre el aumento del gasto publicitario y el aumento de las ventas minoristas. Si bien probablemente exista una fuerte correlación entre los niveles de gasto publicitario y las ventas minoristas, como un ex ejecutivo de publicidad, puedo dar fe de que hay ocasiones en que el mayor gasto publicitario puede dar lugar a una reducción de las ventas minoristas. Y, hay momentos en que las ventas aumentan cuando una marca carece de soporte publicitario. Por lo tanto, no podríamos demostrar causalidad condicional porque la publicidad no es una condición necesaria para las ventas minoristas.
¿Qué tipos de causalidad existen?
Cualquier método estadístico no puede constituir en sí mismo la prueba de que una asociación entre dos fenómenos se basa en una relación de causa-efecto. De hecho, la prueba debe tener lugar después de un método aceptado en el mundo científico, es decir, verificar el cumplimiento de los criterios de causalidad precisos.
Los postulados de Henle-Koch ya se han descrito, Evans’s Postulates y J.S. Mill, que puede considerarse criterios de causalidad reales. Pero con fines educativos, creo que es más útil resumir los criterios de causalidad en solo cinco puntos fácilmente comprensibles. Estos cinco criterios se derivan de la propuesta de la estadística inglesa Sir Austin Bradford Hill (1965) y del del Comité Consultivo para la Salud Pública de los Estados Unidos (1964). Los cinco criterios, desarrollados en un gran estudio sobre el efecto de fumar en humanos, son aceptados en la comunidad científica y también se adaptan a las enfermedades animales:
La consistencia de una asociación requiere que diferentes estudios, realizados en diferentes momentos y en diferentes condiciones experimentales, resalten la misma asociación.
«Y esta experiencia se hace varias veces, de modo que algunos accidentes no prevenían ni falsificaron tal prueba, que la diseminación es falsa y si engaña o no a su especulador» [Leonardo da Vinci].
La fuerza de una asociación es un concepto un poco más complejo.
En resumen, una asociación entre una supuesta decisiva de enfermedad y la enfermedad en sí misma puede ser más o menos «fuerte». Esta fuerza se puede cuantificar, es decir, se mide calculando, por ejemplo, el «riesgo relativo». El riesgo relativo, que se tratará en detalle en otra unidad, se estima a través de la relación entre [la proporción de individuos afectados en el grupo expuesto a la supuesta causa] y [la proporción de individuos afectados en el grupo no procesado]. Como verá más adelante, cuanto más el riesgo relativo difiere del valor 1, más fuerte es la asociación. Además, la fuerza de la asociación aumenta si puede identificar la existencia de un efecto de efecto dosis (es decir, cuanto más intensamente o larga actos de causa supuesta, más aumenta el riesgo relativo).
¿Qué son las causalidades?
El vínculo causal es la relación que une un acto en un sentido naturalista, o un hecho, y el evento que se deriva de él.
Por un lado, la perspectiva de aquellos que actúan, y por el otro, la perspectiva del observador que recibe el resultado de la acción, y la síntesis de las dos perspectivas se llama Nesso (de Necttere, TIE), y representa lo naturalista forzar que eso causa el evento.
El vínculo causal es la relación entre las dos perspectivas, estudiada para derivar la trazabilidad de un evento dado en la Ley o el requisito previo.
Lo que presupone el evento es un hecho o un acto.
Si es un acto, esto puede tomar las formas de una conducta humana específica y el producto de la misma se identifica legalmente como un evento.
Si es un hecho, esto se considera irrelevante para el derecho penal.
El estudio de la causalidad de la conducta, para la ley, no surge de la necesidad de determinar las categorías abstractas de causas y consecuencias, o si en el orden está destinado a dar a la sociedad, un concepto indeterminista o determinista de causalidad debe prevalecer .
La pregunta nació para determinar cuál es la causa legal de un evento bien determinado y las soluciones que se ofrecen se estudian para evitar los resultados aberrantes a los que puede obtener.
El propósito del estudio de la causalidad es identificar correcciones que eviten la responsabilidad de los hechos que no caen bajo el dominio del hombre, lo que no controla que algunas condiciones puedan causar el evento.
¿Cuáles son los factores causales?
Un factor causal puede definirse como cualquier «gran contribuyente no intencionado y no intencionado de un incidente (un evento negativo o condición indeseable), que si se elimina habría evitado la ocurrencia del incidente o reducido su gravedad o frecuencia. También conocido como factor causal crítico o causa contribuyente «.
Una causa influye en un proceso. Si el evento no está relacionado con un proceso causal, no puede haber un factor causal. Por ejemplo, “una alteración de la pelota (una marca de un bolígrafo, tal vez) se lleva consigo a medida que la pelota atraviesa el aire. Por otro lado, la sombra no transmitirá una alteración de la sombra (en la medida en que sea posible).
Una causa raíz es «una razón fundamental para la ocurrencia de un problema o evento». Los analistas pueden buscar la causa raíz de un evento para evitar que vuelva a suceder en el futuro. La causa raíz es el principal impulsor de un proceso.
La parte más importante de la definición de «factor causal» es la palabra «contribuyente». El factor causal no es el factor único que impulsó el evento. En cambio, un factor causal fue una de las pocas influencias. El evento aún podría ocurrir nuevamente o habría sucedido sin el factor causal.
De hecho, durante un análisis de la causa raíz, los analistas a menudo usan una técnica llamada «5 Whys» para identificar múltiples factores causales hasta que encuentran una causa raíz de un evento.
En pocas palabras, la causa raíz es el principal impulsor del evento, y los factores causales son los controladores secundarios o terciarios.
¿Cuáles son los modelos de causalidad en Epidemiologia?
¿Existe una jerarquía de causalidad en diferentes niveles de observación? Según la discusión hasta ahora, no hay razón para afirmar que las causas en un nivel, como las moléculas, son más reales o significativas que las causas en otro nivel, como los factores sociales. Sin embargo, la prioridad de los diferentes niveles de observación ha sido un tema de debate en la literatura epidemiológica. En 1973, Susser20 describió la importancia de reconocer diferentes niveles de organización en la evaluación de hipótesis causales. Durante los últimos 15 años, se ha derramado mucha tinta sobre el valor de las estrategias de «caja negra» para investigar las relaciones causales.52-54 Los críticos de la epidemiología de «caja negra» argumentaron que la comprensión científica solo se avanzó al mirar dentro de la caja negra para comprender los mecanismos subyacentes que conectan la causa y el efecto a nivel biológico.5556 Más recientemente, los defensores de la importancia de los factores sociales en la enfermedad han argumentado que los fenómenos causales a nivel social no pueden reducirse por completo a la biología o a los comportamientos individuales, como fumar.57- 60 Por ejemplo, las características de la calidad de un vecindario pueden influir en los resultados de salud a nivel individual, como los casos de gonorrea61; Estas características del vecindario no pueden capturarse mirando únicamente las características de los residentes individuales (como los ingresos). Este debate tiene una importación sustancial para la asignación de recursos en investigación e intervención.
¿Qué tiene esto que ver con las diferentes nociones de causalidad discutidas? En resumen, las posiciones en el debate del cuadro negro se polarizan en líneas similares a las de la discusión de diferentes definiciones de causalidad (particularmente determinista versus probabilístico). Los defensores de la estricta visión de causa necesaria insisten en que las causas deben identificarse en el nivel de mecanismos biológicos internos (en lugar de en factores conductuales o sociales) .212224 y aquellos que abogan por un papel destacado para los efectos de nivel social y grupal 85762 también son críticos de los suficientes -Cauente de componente y definiciones de causa necesarias, instando a una categoría más amplia de causalidad.
Estas diferencias corresponden, a su vez, a diferentes tipos de explicaciones científicas. Al desarrollar una explicación causal de una asociación observada, existe una tendencia popular entre los laicos y los científicos a priorizar el conocimiento a nivel molecular.63 En la década de 1950, por ejemplo, los escépticos dudaron de si los patrones de fumar cigarrillos podrían proporcionar una explicación suficiente de pulmón ocurrencia del cáncer. En cambio, buscaron una causa necesaria altamente específica (una molécula dentro del humo del cigarrillo) que proporcionaría una correlación única con el resultado de la enfermedad, lo que proporciona una explicación aparentemente más completa.64 Al acecho detrás de esta creencia son los supuestos de que la ocurrencia del cáncer de pulmón puede ser Totalmente reducido y explicado por causas a nivel molecular y que esas causas se comportan de manera determinista. Entre los biólogos, sin embargo, este simple reduccionismo ha sido ampliamente criticado.65 Por el contrario, Susser y Susser han pedido recientemente la teoría epidemiológica que unifica fenómenos dispares, desde las vías causales a nivel social hasta la patogénesis a nivel molecular; Estas son explicaciones multinivel.66
¿Qué es el modelo determinista en epidemiología?
Resumen: El brote abrupto y la transmisión de enfermedades biológicas siempre han sido un
Preocupación desde hace mucho tiempo de la humanidad. Durante mucho tiempo, el modelado matemático ha servido como
herramienta simple pero eficiente para investigar, predecir y controlar la propagación de
Enfermedades transmisibles a través de individuos. Una miríada de obras en modelos epidémicos
y sus variantes han sido reportadas en la literatura. Para una mejor predicción
de la dinámica de una enfermedad en particular, es importante adoptar la mayoría
modelo adecuado. En este artículo, estudiamos algunos de los ampliamente apreciados
modelos epidémicos deterministas en los que la población se divide en
compartimentos basados en el estado de salud de cada individuo. En particular, nosotros
proporcionar una clasificación demográfica de dichos modelos y estudiar cada uno de ellos en
Términos de formulación matemática, propiedades de estabilidad del punto cercano al equilibrio,
y condiciones de umbral de brote de enfermedad (relación de reproducción básica).
Además, discutimos los diversos factores influyentes que deben ser
considerado durante el modelado epidémico. El objetivo principal de este artículo es
proporcionar una comprensión básica de la complejidad matemática incurrida en
modelos epidémicos deterministas con la ayuda de ilustraciones gráficas obtenidas
a través de la implementación.
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