在正确的轨道上重新考虑因果的考虑

在我对我的论文和古德曼的评论中，像布拉德福德·希尔（Bradford Hill）这样的因果关系和因果关系的考虑只是“通往常识的道路”。我认为，如果将常识理解为绝大多数研究人员共享的意思，那么希尔的考虑并没有导致过去的常识 - 正是因为它们是如此有争议。如果将常识视为卑鄙的信念，那么希尔的考虑只能在他们适用的简单且富有理解的因果系统中导致常识。然而，反事实在很大程度上是后者的含义。

我建议，科学努力的道路应领导流行病学研究迈向合理的策略，使研究人员拥有技能，使因果关系与非灾害关联的误差概率最小。不可否认，这是正确的方向，一个反事实的因果关系导致。希尔的考虑仅仅是流行病学家可能会或可能找不到这个方向的启发式方法，并且在复杂的景观（因果系统）中可能会失败。在这种环境中，人们可能很容易就没有进一步的辅助工具（例如，对偏见的可辩护假设）失去方向。反事实因果关系告诉我们何时以及如何应用这些启发式方法。

科学努力受到研究人员的刺激，他们不仅可以传达他们的思想，而且根据他人的论点来反映他们。不同的科学家具有不同的观点，因为他们的专业知识和传记领域不同。不同的观点可能会为辩论增加一个观点的论点，即一个想法的发起者最初尚未意识到。在这方面，我非常感谢Phillips和Goodman的周到评论[1]在我的纸上[2]在希尔的[3]关于因果关系的考虑，我很高兴有机会回应它们。现在，让我们看看当与菲利普斯（Phillips）和古德曼（Goodman）的论点一起思考时，我的想法如何持续。

与条款达成协议

菲利普斯（Phillips）和古德曼（Goodman）似乎在很大程度上同意我的观点，没有“因果标准”（可能是例外的结果的时间优先级）。但是，他们最好不要使用该术语，除非指出它的误导性。菲利普斯（Phillips）和古德曼（Goodman）也同意反事实的有用性，尽管他们在论证中并不完全一致（第4F页。他们写道：“ ...大多数使用因果语言的人都暗中调用反事实定义...我们不能想想在流行病学中使用“原因”一词...作者似乎有其他想法。”。在通往常识的道路上”）。因此，我们似乎在对“因果标准”和反事实之间的关系的观点上不同意，我将使用与菲利普斯和古德曼调用的相同的“道路”隐喻来解释我们的观点如何差异。

因果定义，概念或模型具有许多根源，例如在不同的科学学科中。（我不偏爱使用一个术语而不是另一个术语，而且我不相信这些术语的辩论会导致我们任何地方）。因果思维就像是科学努力的道路体系，其目的应该是在整个世纪以来，从不同学科的科学家带领科学家走向同一到达点，即，通过这种策略来获得经验研究中正确的因果答案的合理策略。菲利普斯（Phillips）和古德曼（Goodman）认为“常识”是到达点。这是不幸的，因为“常识”具有两个截然不同的含义，尚不清楚菲利普斯和古德曼将常识定义为“科学家应直观地掌握的一阶或二阶逻辑推断”时，菲利普斯和古德曼的使用含义是：

1. （1）

   在约翰·洛克（John Locke4]这样，例如，一个领域的绝大多数研究人员都具有相同的观点。

2. （2）

   托马斯·里德[5]和G.E.摩尔[6]引入了这样一种观点，即常识信念是真实的。

就意义而言（1）高于希尔的考虑并没有导致过去的常识。情况恰恰相反，这种情况似乎不太可能在将来发生变化，因为不同的研究人员有不同的兴趣：实质性研究人员需要确定新的关系并轻率地将它们标记为“因果关系”（例如，在资金中，提到的要点，提到的要点菲利普斯（Phillips）和古德曼（Goodman）），尽管方法论家需要仔细检查常见的渎职行为（其中许多也不同意彼此）。此外，常识会随着时间的流逝而发生变化，因为知识随着影响常识的社会，政治和其他因素而变化。因此，至少在某个时候，常识可能是错误的。

另一方面，就含义（2）而言，希尔的考虑因素只有在它们适用的简单因果系统中才能导致常识，因为我试图证明[2]。

回到正确的轨道

进行声音因果决策的路上的道路有许多分支连接，其中有些已经融合，现在朝着相同的方向领先（例如，珍珠[7]表明，反事实模型，因果图和某些非参数结构方程模型对于所有实际问题都是等效的），并且其中一些导致盲小巷（例如，某些在实验中未能重复出现的结构方程模型[8]）。然而，在过去的几十年中，交通集中在反事实因果关系所描绘的方向上。在其他地方概述了重要的地方，尤其是流行病学中的情况（[[[[[9]和其中的参考）。因此，我认为，是的，反事实的因果关系应用作因果关系的标准概念。在流行病学中，因果决定是不可避免的（尽管Phillips和Goodman提到了Duhem-quine问题）。考虑一个例子，即必须在两个可用的公共卫生干预方案之间进行选择。一个人如何在不暗中提及因果关系概念的情况下做出决定？一个人如何在不参考假设，数据和模型的情况下做出决定，即在使用一种选项而不是另一个选项（即反事实因果关系）时结果如何？

因此，我认为反事实因果关系在常识的意义上是常识，是真正的信念，而这是人们接近最佳因果推论的方向。正如罗斯曼（Rothman）和格陵兰（Greenland）指出的那样10]，做出因果决定不过是一个容易出错的过程（就像测量条件一样，菲利普斯和古德曼讨论的观点一样）。目的是“简单地”最大程度地减少对因果效应的存在得出假阳性和假阴性结论的概率。更确切地说，这是一个决策问题，每个可能的错误可能损害导致个人健康和健康成本的后果。

菲利普斯和古德曼·希尔（Phillips）和古德曼·希尔（Goodman Hill）似乎已经朝着反事实的方向推动了他的想法，但不幸的是，他并没有明确指出这一点。在霍夫勒[2]，我试图证明，研究人员经常盲目地遵循他的启发式方法，而不是小心翼翼地保持对他们指向的反事实方向。问题在于，Hill的启发式方法在每个景观中都无法正常工作，即代表特定因果系统的景观。这正是我试图填补的差距。

例如，可以根据启发式态度始终查看希尔对关联强度的考虑，以便在寻找Misty Mountains的最高峰时朝着最陡峭的可观察梯度行走。随着山区峰值的数量，这种启发式词会失败的可能性增加。如果您知道方向，您可能会随机丢失它（例如，因为您的指南针断裂），或者是因为您对如何在山丘或湖泊（例如偏见）等障碍（例如偏见）时进行了错误的假设做出了错误的假设。

菲利普斯（Phillips）和古德曼（Goodman）一方面区分反事实和假设和假设前赌注另一个假设。这种区别对我来说似乎是人为的。假设一个人问：“如果数据没有所有偏见（应用特定偏见模型），则数据将如何更改？”这构成了某些幅度存在的某些偏见的（可能是）真实条件与无偏见的反事实条件之间的反事实差异。因此，与从因果系统中出现的数据集相比，偏见导致了数据的变化（除了不太可能准确取消偏见的可能性）。反事实总是假设的。

菲利普斯（Phillips）和古德曼（Goodman）提供了与我的论文无直接相关的其他一些相关论点。我分享了他们的大多数观点，包括数据分析中的常见渎职行为，结果报告和资金。如果诸如“我们已经证明了先前未知的效果”之类的明确结论，那么科学的成功（就影响因素，资金等方面而言）似乎更有可能偏见的模型是幅度大的因果效应的概率C是x ...”。只要这种不良状况仍然如此，菲利普斯和古德曼的话可能会保留更好的做法，这是研究的“深奥的副业”。

反事实定义了必须驱动声音策略的方向，以将因果关系与非因果关系分开。希尔的考虑不是常识，也不会使我们进入常识。它们仅仅是流行病学研究人员可能会或可能找不到正确的因果决定的正确方法的启发式方法。这些启发式方法很容易在复杂且了解不足的环境（因果系统）中失败，但是反事实的因果关系告诉我们在决定是否应用它们时会提出哪些问题。

我要感谢JürgenHoyer的有益评论。

作者和隶属关系

1. 德累斯顿技术大学临床心理学与心理治疗研究所

   迈克尔·霍夫勒

对应作者

对应迈克尔·霍夫勒。

利益争夺

作者宣布他们没有竞争利益。

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