Articulo de referencia

Notación causal

La notación causal es la notación que se utiliza para expresar causa y efecto. En la naturaleza y en las sociedades humanas, muchos fenómenos presentan relaciones causales en la...

La notación causal es la notación que se utiliza para expresar causa y efecto.

En la naturaleza y en las sociedades humanas, muchos fenómenos presentan relaciones causales en las que un fenómeno A (una causa) influye en otro fenómeno B (un efecto). Establecer relaciones causales es el objetivo de numerosos estudios científicos en diversos campos, desde la biología [ 1 ] y la física [ 2 ] hasta las ciencias sociales y la economía [ 3 ] . También es objeto de análisis de accidentes [ 4 ] y puede considerarse un requisito previo para la formulación de políticas eficaces.

Para describir relaciones causales entre fenómenos, son comunes las notaciones visuales no cuantitativas, como las flechas, por ejemplo en el ciclo del nitrógeno o en muchos libros de texto de química [ 5 ] [ 6 ] y matemáticas [ 7 ] . También se utilizan convenciones matemáticas, como representar una variable independiente en un eje horizontal y una variable dependiente en un eje vertical, [ 8 ] o la notacióny=F(incógnita){\displaystyle y=f(x)}para denotar que una cantidad "y{\displaystyle y}" es una variable dependiente que es función de una variable independiente "incógnita{\displaystyle x}". [ 9 ] [ 10 ] Las relaciones causales también se describen utilizando expresiones matemáticas cuantitativas, [ 11 ] que pueden ser lineales o no lineales y pueden visualizarse [ 12 ] (Véase la sección Notaciones ).

Los siguientes ejemplos ilustran diversos tipos de relaciones causales. A continuación, se presentan las diferentes notaciones utilizadas para representar dichas relaciones.

Ejemplos

Lo que sigue no necesariamente presupone la convención por la cualy{\displaystyle y}denota una variable independiente, y F(y){\displaystyle f(y)}denota una función de la variable independientey{\displaystyle y}. En cambio,y{\displaystyle y}yF(y){\displaystyle f(y)}denotemos dos cantidades con una relación causal a priori desconocida, que pueden relacionarse mediante una expresión matemática.

Ejemplo de ecosistema: correlación sin causalidad

Imagina la cantidad de días con temperaturas por debajo de un grado Celsius,y{\displaystyle y}, provoca la formación de hielo en un lago,F(y){\displaystyle f(y)}y provoca que los osos entren en hibernación.gramo(y){\displaystyle g(y)}. A pesar degramo(y){\displaystyle g(y)}no causaF(y){\displaystyle f(y)}y viceversa, se puede escribir una ecuación que relacionegramo(y){\displaystyle g(y)}yF(y){\displaystyle f(y)}Esta ecuación puede utilizarse para calcular con éxito el número de osos hibernando.gramo(y){\displaystyle g(y)}, dada la superficie del lago cubierta de hielo. Sin embargo, derretir el hielo en una región del lago vertiendo sal sobre él no hará que los osos salgan de la hibernación. Tampoco despertar a los osos perturbándolos físicamente hará que el hielo se derrita. En este caso, las dos cantidadesF(y){\displaystyle f(y)}ygramo(y){\displaystyle g(y)}ambos son causados ​​por una variable de confusióny{\displaystyle y}(la temperatura exterior), pero no entre sí.F(y){\displaystyle f(y)}ygramo(y){\displaystyle g(y)}están relacionadas por correlación sin causalidad.

Ejemplo de física: una relación causal unidireccional

Supongamos que se construye un sistema ideal alimentado por energía solar de tal manera que si hace sol y el sol proporciona una intensidadI{\displaystyle I}de100{\displaystyle 100}incidente de vatios en un1{\displaystyle 1}metro2{\displaystyle ^{2}}panel solar para10 {\displaystyle 10~}segundos, un motor eléctrico eleva un2{\displaystyle 2}kg piedra por50{\displaystyle 50}metros,h(I){\displaystyle h(I)}En términos más generales, asumimos que el sistema se describe mediante la siguiente expresión:

I×A×t=metro×gramo×h {\displaystyle I\times A\times t=m\times g\times h~},

dóndeI{\displaystyle I}representa la intensidad de la luz solar (J{\displaystyle \cdot }s1{\displaystyle ^{-1}}{\displaystyle \cdot }metro2{\displaystyle ^{-2}}),A{\displaystyle A}es la superficie del panel solar (m2{\displaystyle ^{2}}),t{\displaystyle t}representa el tiempo (s),metro{\displaystyle m}representa la masa (kg),gramo{\displaystyle g}representa la aceleración debida a la gravedad terrestre (9.8{\displaystyle 9.8}metro{\displaystyle \cdot }s2{\displaystyle ^{-2}}), yh{\displaystyle h}representa la altura a la que se levanta la roca (m).

En este ejemplo, el hecho de que haga sol y haya una intensidad de luzI{\displaystyle I}, hace que la piedra se eleveh(I){\displaystyle h(I)}, no al revés; levantar la piedra (aumentarh(I){\displaystyle h(I)}) no dará como resultado encender el sol para iluminar el panel solar (un aumento enI{\displaystyle I}). La relación causal entreI{\displaystyle I}yh(I){\displaystyle h(I)}es unidireccional.

Ejemplo en medicina: dos causas para un mismo resultado.

De fumar,F(y){\displaystyle f(y)}y la exposición al asbesto,gramo(y){\displaystyle g(y)}, son ambas causas conocidas de cáncer,y{\displaystyle y}Se puede escribir una ecuación.F(y)=gramo(y){\displaystyle f(y)=g(y)}para describir una carcinogenicidad equivalente entre la cantidad de cigarrillos que fuma una persona,F(y){\displaystyle f(y)}y cuántos gramos de amianto inhala una persona,gramo(y){\displaystyle g(y)}Aquí, niF(y){\displaystyle f(y)}causasgramo(y){\displaystyle g(y)}nigramo(y){\displaystyle g(y)}causasF(y){\displaystyle f(y)}pero ambos tienen un resultado común.

Ejemplo de trueque: una relación causal bidireccional

Consideremos una economía basada en el trueque donde el número de vacasdo{\displaystyle C}uno posee un valor medido en una moneda estándar de pollos,y{\displaystyle y}Además, el número de barriles de petróleoB{\displaystyle B}Lo que uno posee tiene un valor que se puede medir en pollos,y{\displaystyle y}Si existe un mercado donde se pueden intercambiar vacas por pollos que a su vez se pueden intercambiar por barriles de petróleo, se puede escribir una ecuación.do(y)=B(y){\displaystyle C(y)=B(y)}para describir la relación de valor entre las vacasdo{\displaystyle C}y barriles de petróleoB{\displaystyle B}Supongamos que un individuo en esta economía siempre mantiene la mitad de su valor en forma de vacas y la otra mitad en forma de barriles de petróleo. Entonces, al aumentar su número de vacasdo(y){\displaystyle C(y)}Al ofrecerles 4 vacas, eventualmente se producirá un aumento en su número de barriles de petróleo.B(y){\displaystyle B(y)}o viceversa. En este caso, la igualdad matemáticado(y)=B(y){\displaystyle C(y)=B(y)}describe una relación causal bidireccional.

Notaciones

Reacciones químicas

En química, muchas reacciones químicas son reversibles y se describen mediante ecuaciones que tienden a un equilibrio químico dinámico . En estas reacciones, la adición de un reactivo o un producto provoca que la reacción se produzca generando más producto o más reactivo, respectivamente. Es habitual dibujar flechas en forma de arpón en lugar del signo de igualdad , , para indicar la reversibilidad de la reacción y la relación causal dinámica entre reactivos y productos. [ 5 ] [ 6 ]

Estadística: Notación Do

El cálculo do , y específicamente el operador do, se utiliza para describir relaciones causales en el lenguaje de la probabilidad. Una notación utilizada en el cálculo do es, por ejemplo: [ 13 ]

PAG(Y|do(incógnita))=PAG(Y) {\displaystyle P(Y|do(X))=P(Y)~},

que se puede leer como: “la probabilidad deY{\displaystyle Y}dado que lo hacesincógnita{\displaystyle X}”. La expresión anterior describe el caso en el queY{\displaystyle Y}es independiente de cualquier cosa que se hagaincógnita{\displaystyle X}. [ 11 ] Especifica que no existe una relación causal unidireccional dondeincógnita{\displaystyle X}causasY{\displaystyle Y}.

Diagramas causales

Un diagrama causal consiste en un conjunto de nodos que pueden o no estar interconectados por flechas. Las flechas entre nodos denotan relaciones causales, apuntando la flecha de la causa al efecto. Existen varias formas de diagramas causales, incluyendo diagramas de Ishikawa , grafos acíclicos dirigidos , diagramas de bucles causales , [ 11 ] grafos de por qué-porque (WBG) y diagramas que visualizan procesos causales lineales y no lineales tanto en estilos de diagramas de Venn como de líneas y superficies. [ 14 ] La imagen a continuación muestra un grafo de por qué-porque parcial utilizado para analizar el vuelco del Herald of Free Enterprise .

Por qué en parte: debido al gráfico del hundimiento del Herald of Free Enterprise.

Patrones de unión

Los patrones de unión se pueden utilizar para describir la estructura gráfica de las redes bayesianas. Tres patrones posibles permitidos en un grafo acíclico dirigido (DAG) de 3 nodos incluyen:

Notación de igualdad causal

Existen diversas formas de relaciones causales. Por ejemplo, dos cantidadesa(s){\displaystyle a(s)}yb(s){\displaystyle b(s)}ambos pueden ser causados ​​por una variable de confusión.s{\displaystyle s}, pero no entre sí. Imagínese una huelga de basureros en una gran ciudad,s{\displaystyle s}, provoca un aumento del olor a basura,a(s){\displaystyle a(s)}y un aumento en la población de ratasb(s){\displaystyle b(s)}. A pesar deb(s){\displaystyle b(s)}no causaa(s){\displaystyle a(s)}y viceversa, se puede escribir una ecuación que relacioneb(s){\displaystyle b(s)}ya(s){\displaystyle a(s)}. La siguiente tabla contiene notación que representa una variedad de formas en ques{\displaystyle s},a(s){\displaystyle a(s)}yb(s){\displaystyle b(s)}pueden estar relacionados entre sí. [ 15 ]

Debe asumirse que existe una relación entre dos ecuaciones con sentidos de causalidad idénticos (comos = a(s){\displaystyle s~{\overset {\rightarrow }{=}}~a\left(s\right)}, ys = b(s){\displaystyle s~{\overset {\rightarrow }{=}}~b\left(s\right)}) es una de correlación pura a menos que se demuestre que ambas expresiones son igualdades causales bidireccionales. En ese caso, la relación causal general entreb(s){\displaystyle b(s)}ya(s){\displaystyle a(s)}es causal bidireccional.

Referencias

  1. Marshall, Barry J; Warren, J. Robin (junio de 1984). "Bacilos curvos no identificados en el estómago de pacientes con gastritis y úlcera péptica". The Lancet . 323 (8390): 1311– 1315. doi : 10.1016/S0140-6736(84)91816-6 . PMID 6145023. S2CID 10066001 .  
  2. Aspect, Alain; Grangier, Philippe; Roger, Gérard (12 de julio de 1982). "Realización experimental del experimento mental de Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm : una nueva violación de las desigualdades de Bell" . Physical Review Letters . 49 (2): 91–94 . Bibcode : 1982PhRvL..49...91A . doi : 10.1103/PhysRevLett.49.91 . 
  3. Fischer, Stanley; Easterly, William (1990). "La economía de la restricción presupuestaria del gobierno". The World Bank Research Observer . 5 (2): 127– 142. CiteSeerX 10.1.1.1009.4220 . doi : 10.1093/wbro/5.2.127 . 
  4. Ladkin, Peter; Loer, Karsten (abril de 1998). Análisis de accidentes de aviación mediante análisis WB: una aplicación del razonamiento multimodal (PDF) . Simposio de primavera. Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial . Archivado del original (PDF) el 21 de diciembre de 2022.
  5. 1 2 Bruice, Paula Yurkanis (2007). Química orgánica (5.ª ed.). Pearson Prentice Hall Upper Saddle River, NJ. págs. 44, 45. ISBN   978-0-13-196316-0.
  6. 1 2 Petrucci, Ralph H.; Harwood, William S.; Herring, F. Geoffrey; Madura, Jeffry D. (2007). Principios de química general y aplicaciones modernas (9.ª ed.). Pearson Prentice Hall Upper Saddle River, NJ. págs. 573–650 . ISBN   978-0-13-149330-8.
  7. B. George, George (2007). Cálculo de Thomas (11.ª ed.). Pearson. pág. 20. ISBN   978-0-321-18558-7.
  8. Petrucci, Ralph H.; Harwood, William S.; Herring, F. Geoffrey; Madura, Jeffry D. (2007). Principios de química general y aplicaciones modernas (9.ª ed.). Pearson Prentice Hall Upper Saddle River, NJ. pág. 575. ISBN   978-0-13-149330-8.
  9. B. George, George (2007). Cálculo de Thomas (11.ª ed.). Pearson. pág. 19. ISBN   978-0-321-18558-7.
  10. Baciu, Dan C. (30 de marzo de 2023). "Modelos causales, creatividad y diversidad" . Humanities and Social Sciences Communications . 10 (1): 1– 15. doi : 10.1057/s41599-023-01540-1 . ISSN 2662-9992 . 
  11. 1 2 3 Pearl, Judea ; Mackenzie, Dana (15 de mayo de 2018). El libro del porqué: La nueva ciencia de la causa y el efecto . Basic Books. ISBN 9780465097616.
  12. Baciu, Dan C. (30 de marzo de 2023). "Modelos causales, creatividad y diversidad" . Humanities and Social Sciences Communications . 10 (1): 1– 15. doi : 10.1057/s41599-023-01540-1 . ISSN 2662-9992 . 
  13. {{Hitchcock, Christopher, "Modelos causales", Enciclopedia de filosofía de Stanford (Edición de primavera de 2023), Edward N. Zalta y Uri Nodelman (eds.), URL = < https://plato.stanford.edu/archives/spr2023/entries/causal-models/ >}}
  14. Baciu, Dan C. (30 de marzo de 2023). "Modelos causales, creatividad y diversidad" . Humanities and Social Sciences Communications . 10 (1): 1– 15. doi : 10.1057/s41599-023-01540-1 . ISSN 2662-9992 . 
  15. Van Horne N. y Mukherjee M. Descripción mejorada de iones atrapados como un sistema electromecánico modular, J. Appl. Phys. 135, 154401 (2024)