[데이터 분석과 비판적 사고]을 읽고 -인과관계

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인과관계:무엇이며 어디에 쓰이는가?

• 인과적 효과:어떤 특성이 변화면서 다른 특성에 일으킬 수 있는 변화
• 인과관계를 가늠하는 일은 정책과 의사결정에 아주 중요하다.
• 인과관계는 반사실적 현실들의 비교와 연관이 있다.그러므로 관찰이 불가능하다.
  하지만 특정한 상황에서는 데이터를 활용해서 유추할 수 있다.

인과 추론의 근본적인 문제
어떤 시점에 한 분석 대상은 어떤 일에 있어서 하나의 상태만 관찰할 수 있는 한계다.
따라서,어떤 일에 있어서 대상의 현재 상태와 다른 상태를 대조해서 대상에 미치는 영향을 관찰할 수 있는데,
다른 상태는 모두 반사실적이므로 알 수 없다.

인과적 효과가 관찰 불가능한 대상이라면,
인과적 질문에 대한 해답에 어떻게 다가갈까?
=> 모든 개별 분석 대상에 미치는 효과를 알 필요가 없는 상황도 많다.
=> 그 대신 여러 대상에 미치는 평균 효과를 알면 된다.
ex)신약 효과를 검증함때 조치 집단의 평균 건강 상태와
미조치 집단의 평균 건강 상태를 비교한다.

평균 효과만으로 인과 추론의 근본적인 문제를
넘기기 어려운 경우
ex)법적 책임을 따지는 상황에는 조건관계 검사라는 과정이 따른다.
=> 관습법상에서 인과관계는 사실적 원인과 근인이라는 두 조건을 바탕으로 고려한다.
=> 두 요인 중,근인에 근거하여 인과관계를 해석할 수 있다.

- 반사실성을 고려하기 시작하면 어떤 일이든 수많은 원인이 생긴다.
- 또한, 어떤 사건에 아무런 원인이 없을 수 도 있다.
- 지목된 원인이 지목된 결과보다 대개 먼저 일어난다 
- 어떤 일이 다른 일보다 먼저 일어났다는 사실 자체만으로는 전자가 후자를 일으켰다고 확신할 수 없다. 
- 인과관계가 시간을 거스를 수 있느냐 없느냐에 상관없이 
인과적 효과는 항상 반사실성 개념으로 정의할 수 있다.