Úvodní stránka | Tato stránka v originále

Příčinnost

Příčinnost, nebo příčina, je vztah mezi příčinami a efekty. V prosté řeči, události nebo státu záležitostí je příčina události B jestliže je důvod to způsobí účinek B. Například, jeden by mohl říkat “mé narážení akcelerátor způsobil auto jít rychleji”. Ale tato definice je poněkud kruhová; co dělá to pak opravdu chtít říkat, že je důvod to B nastane? Důležitá otázka v filozofii a ostatním poli má osvětlit vztah mezi příčinami a efekty, také jak jak (a dokonce jestliže!) příčiny mohou způsobit efekty.

David Hume si myslel, že příčiny a efekty nejsou skuteční (nebo přinejmenším ne poznatelný), ale představil si naší myslí dělat smysl pro pozorování to často nastane spolu s nebo mírně dříve B. Všichni my můžeme pozorovat to být korelace, ne causations.

Tabulka s obsahem
1 právo
2 fyzika
3 filozofie
4 statistiky
5 vidět také v encyklopedii Stanforda filozofie:
6 odkazů

Právo

Shodovat se k právu a jurisprudence, legální příčina musí být demonstrována aby držel obžalovaného odpovědný za zločin. To musí být dokázané ta příčinnost líčí akce obžalovaného k události zločince v pochybnost.

Fyzika

Pro diskuzi jak příčinnost rezonuje na poli fyziky, vidět příčinnost (fyzika)

Filozofie

V přísné četbě, jestliže příčiny B, pak muset vždy být následován B. V tomto smyslu, sex nezpůsobí těhotenstvíani laně kouřit způsobit rakovinu. V každodenním použití, my proto často bereme” příčiny B” mínit” způsobí zvyšování pravděpodobnosti B”.

Zakládat příčiny a účinek, dokonce s touto uvolněnou četbou, je notoriously těžký, vyjadřovaný široce přijímaným sdělením”korelace neimplikuje příčinu”. Například, postřeh, že kuřáci mají dramaticky zvýšenou plíci míra rakoviny neprokáže, že kouření musí být příčina té zvýšené rakovinové míry: možná tam existuje jistá genetická vada který oba způsobí rakovinu a touhu po nikotinu.

Statistiky

V statistikách, to je všeobecně přijímané že pozorovací studia (jako počítající rakovinové případy mezi kuřáky) mohou dát pokyny, ale moci nikdy založit působit a působit. Zlatý standard pro příčinu tady je experiment randomized: vzít velké množství náhodně vybraných osob, rozdělit je do dvou skupin, donutit jednu skupinu do kouře a zamezit jiné skupině od kouření (ideálně v double-blind nastavení), pak stanovit zda jedna skupina vyvine významně vyšší plíci míra rakoviny. Zřejmě, pro etické důvody tento experiment nemůže být vykonáván, ale metoda je široce vhodná pro méně škodlivé experimenty.

To říkalo, pod určitými předpoklady, díly příčinné struktury mezi několik proměnných mohou být poučil se z plný covariance nebo data případu technikami analýzy cesty a více obecně, Bayesian sítě. Obecně tyto algoritmy závěru prohledají mnoho možné příčinné struktury mezi proměnné, a odstranit ones který být silně nekompatibilní s pozorovanými korelacema. Obecně toto opustí soubor možných příčinných vztahů, který by měl pak být testován tím, že navrhne vhodné experimenty. Jestliže experimentální data jsou už dostupná, algoritmy mohou vzít výhodu toho také.

Viz též v encyklopedii Stanforda filozofie:

Odkazy