studietaak 7 - Causaliteit

Question 1

wat zijn drie karakteristieken van causaal redeneren?

Answer 1

1. Causale relaties worden geleerd op basis van informatie over de timing, locatie en frequentie van gebeurtenissen -> correlatie in tijd, plaats en frequentie zijn suggestief voor causaliteit
2. Het testen van causale hypothesen houdt vaak in dat je iets in de wereld doet, zoals het uitvoeren van een interventie.
3. Causaal redeneren heeft een grote praktische betekenis. Door te weten wat de oorzaken zijn, kunnen we dingen laten gebeuren – en voorkomen dat er dingen gebeuren – in de wereld.

Een goede causale redenering kan dus een urgente kwestie van wetenschappelijk en praktisch belang zijn.

Question 2

wat is de visie van Hume op causale verbanden?

Answer 2

• David Hume (1711-1776) daagde ons uit om te onderzoeken wat onze ervaring ons laat weten over de aard van causale relaties. Hume betoogde dat ervaring ons niet veel vertelt.
• Hume was het ermee eens dat we regelmatig een voortdurend verband ervaren tussen twee gebeurtenissen en hun correlatie in ruimte en tijd.
• Wat hij betwijfelde was dat er meer is dan alleen de gebeurtenissen die samen in een bepaalde volgorde plaatsvinden; het enige dat je werkelijk waarneemt als je causaliteit waarneemt, is een voortdurende associatie.

Question 3

wat heeft Albert Michotte aangetoond?

Answer 3

• Michotte’s experimenten toonden aan dat het heel moeilijk is om bepaalde reeksen gebeurtenissen niet te zien als een oorzakelijk verband.
• Deze experimenten laten ook zien dat causale perceptie afhankelijk is van ruimtelijke en temporele informatie.
• Wanneer er een ruimtelijke of temporele kloof bestaat tussen twee gebeurtenissen, dan nemen we veel minder waarschijnlijk waar dat de ene gebeurtenis de andere veroorzaakt.

Hoewel spatiotemporele signalen een belangrijk element kunnen zijn in de perceptie van causale relaties, zijn ze niet altijd een betrouwbare leidraad.

Question 4

wat is de “post hoc ergo propter hoc” fallacy?

Answer 4

• het foutief redeneren van spatiotemporele successie naar causaliteit
• Veel van de oorzaak-gevolgrelaties die in de wetenschap worden onderzocht en die van belang zijn voor het dagelijks leven, zijn tot op zekere hoogte spatio-temporeel gescheiden.

Question 5

hoe kunnen we de verschillende gradaties van oorzaken met scheiding van tijd en plaats tussen oorzaak-gevolg indelen?

Answer 5

Soms wordt de mate van scheiding in tijd en plaats gebruikt om onderscheid te maken tussen de oorzaken van een gebeurtenis.

1. Nabije oorzaken (proximate causes) zijn oorzaken die qua tijd en plaats dichter bij de gebeurtenis die werd veroorzaakt, plaatsvonden, terwijl
2. distale oorzaken zich verder terug in de tijd of plaats van hun gevolgen voordeden.

Het onderscheid tussen nabije en distale oorzaken laat zien dat elke gebeurtenis meerdere oorzaken kan hebben -> chains of causation

Question 6

wat is correlatie?

Answer 6

• Correlatie is een maatstaf voor de associatie tussen twee variabelen.
• Als twee variabelen gecorreleerd zijn, zijn ze niet statistisch onafhankelijk; de variatie in hun waarden vertoont enige trend.
• Hoewel correlatie een leidraad is voor causaliteit, is het een onvolmaakte leidraad. Correlatie kan bestaan ook als er geen causaliteit bestaat.
• correlatie is symmetrisch, causatie is niet symmetrisch (vb A correlates met B, dan zal B ook correleren met A)

Question 7

wat zijn “spurious” (valse) correlaties?

Answer 7

Er zijn ook valse correlaties, waarbij twee soorten gebeurtenissen wel met elkaar gecorreleerd zijn, maar op geen enkele interessante manier met elkaar in verband staan, causaal of anderszins.

Causale relaties tussen gebeurtenissen kunnen ook bestaan, zelfs als ze niet met elkaar gecorreleerd lijken te zijn.

Question 8

wat is het verband tussen correlatie en causaliteit?

Answer 8

Hoewel correlatie een leidraad is voor causaliteit, komt causaliteit niet alleen neer op correlatie. Er moet meer aan de hand zijn bij causaliteit,

Question 9

wat is de aard van causaliteit?
(meer dan correlatie dus)

Answer 9

• difference-making = als het optreden van één gebeurtenis een verschil maakt voor het optreden van een tweede gebeurtenis, dan is de eerste gebeurtenis een oorzaak van de tweede gebeurtenis -> de difference-making relatie gaat verder dan louter de correlatie van gebeurtenissen
• het is ook een fysiek process = Er is sprake van causaliteit wanneer er een continu fysiek proces is dat een oorzaak met het gevolg ervan verbindt, zoals de overdracht van energie -> het fysieke proces is iets meer dan de loutere correlatie van gebeurtenissen
• Fysieke processen en verschilmakende verklaringen voor causaliteit kunnen verenigbaar zijn –> misschien onderscheiden zowel fysieke processen als het vermogen om een verschil te maken causale relaties van louter correlaties.

This physical process is something beyond the mere correlation of events!

Question 10

wat is een voldoende oorzaak? (a sufficient cause)

Answer 10

–> de causale voorwaarde is voldoende om het veronderstelde effect teweeg te brengen, maar dat effect kan soms optreden vanwege een andere oorzaak.

–> Als het optreden van een oorzaak het optreden van het gevolg niet garandeert, dan is de oorzaak geen voldoende oorzaak.

kennis van voldoende oorzaak geeft ons de mogelijkheid om de gewilde effecten tot stand te brengen

Question 11

wat is een noodzakelijke voorwaarde? (a necessary cause)

Answer 11

–> de causale voorwaarde moet aanwezig zijn voordat het gevolg kan optreden, maar de oorzaak kan soms optreden zonder dat het gevolg teweeg wordt gebracht.

–> Als het optreden van een oorzaak niet vereist is voor het optreden van het gevolg, dan is de oorzaak geen noodzakelijke oorzaak.

Sommige oorzaken zijn nodig om een effect te laten optreden, maar garanderen op zichzelf misschien niet het effect.

kennis van noodzakelijke voorwaarden stelt ons in staat om sommige effecten te verhinderen van te gebeuren

Question 12

wat wordt bedoeld met “causal background”? en hoe verhoudt zich dat tot voldoende en noodzakelijke voorwaarden?

Answer 12

• De uitzonderingen op voldoende en noodzakelijke causale relaties duiden op het belang van achtergrondvoorwaarden voor causale relaties, wat we de causale achtergrond zouden kunnen noemen.
• De causale achtergrond van twee gebeurtenissen omvat alle andere factoren die deze twee gebeurtenissen daadwerkelijk causaal beïnvloeden, of in principe zouden kunnen beïnvloeden, en daarmee mogelijk ook de causale relatie tussen de twee gebeurtenissen beïnvloeden.
• Vaak wordt de causale achtergrond genegeerd wanneer causale beweringen worden gedaan, maar het is feitelijk van cruciaal belang dat causale relaties zich voordoen zoals verwacht.

Oorzaken gelden alleen als voldoende of noodzakelijk uitgaande van een gegeven causale achtergrond –> Deze discussie over de causale achtergrond suggereert dat causale relaties zelden directe garanties zijn.

Question 13

waarom is het beter om over causaliteit in probabilistische termen te praten?

Answer 13

• omdat de causale achtergrond suggereert dat causale relaties zelden rechtlijnig gegarandeert zijn
• Een factor die de kans vergroot dat een gebeurtenis plaatsvindt, ondanks dat deze noch noodzakelijk noch voldoende is voor het effect, wordt een bijdragende oorzaak of gedeeltelijke oorzaak genoemd.
• ! Bijdragende oorzaken komen veel vaker voor dan werkelijk noodzakelijke of voldoende oorzaken. ==> daarom is het beter in termen van probabiliteit te denken over causatie

Pr(EIC) > Pr(Elnot-C) de kans dat het E gebeurt gegeven C..

Meestal verhoogt een oorzaak de waarschijnlijkheid van het effect ervan.

Question 14

wat is een linear correlatie?

Answer 14

• een scatter plot van twee soorten metingen
• Elk type meting noemen we een variabele.
• Losjes gesproken zijn twee variabelen lineair gecorreleerd als we een schuine lijn kunnen tekenen die dicht bij de meeste punten komt.

Question 15

hoe wordt de sterkte van een linear correlatie gemeten?

Answer 15

• De sterkte van een lineaire correlatie wordt gemeten als een correlatiecoëfficiënt, een getal tussen 1 en -1.
• Een correlatie van 1 betekent dat de twee metingen een perfecte lijn vormen op een spreidingsdiagram, zodat wanneer de ene toeneemt, de andere ook toeneemt.
• Een correlatiecoëfficiënt van O betekent dat een best passende lijn door de punten u niets vertelt.

Question 16

hoe kan je causatie of causaliteit zien?

Answer 16

• Causaliteit of causatie kun je zien als een causale keten (causal chain) van gebeurtenissen of variabelen waarbij het optreden of de afwezigheid van de ene gebeurtenis (of de waarde die de ene variabele aanneemt) (mede) bepalend is voor het optreden van een andere (latere) gebeurtenis (of voor de waarde die de andere variabele aanneemt) (Pearl et al., 2016; Potochnik et al., 2019).
• Causale uitspraken kunnen relaties tussen gebeurtenissen, dan wel relaties tussen variabelen beschrijven, en kunnen op specifiek, dan wel op generiek/populatieniveau geformuleerd worden (Gallow, 2022).

Question 17

wat vereisen causale effecten?

Answer 17

• Causale effecten vereisen een vergelijking met de counterfactual
• Je wilt dus de feitelijke uitkomst (hier, P (longkanker | roken)) vergelijken met de counterfactual, oftewel de contrafeitelijke uitkomst (hier, P (longkanker | niet roken)).
• Bij een contrafeitelijke uitspraak wordt geredeneerd vanuit een situatie die tegengesteld is aan de feitelijke situatie

Question 18

wat is de moeilijkheid met de contrafeitelijke uitspraak?

Answer 18

• causale gevolgtrekkingen vereisen vergelijkingen tussen de feitelijke en contrafeitelijke (counterfactual) uitkomst, **maar de counterfactuals zijn niet geobserveerd **(Hernan & Robins, 2020).
• Het mag duidelijk zijn dat het onmogelijk is om voor een persoon die heeft gerookt (en al dan niet longkanker heeft ontwikkeld), de contrafeitelijke uitkomst te kennen (dus of deze persoon ook longkanker zou hebben ontwikkeld als die niet zou hebben gerookt).
• Belangrijk is dat de contrafeitelijke uitkomst betrekking heeft op de uitkomst die zou gelden **als dezelfde deelnemers op hetzelfde moment **dat ze nu een flashcards gebruiken, in plaats van flashcards, samenvattingen zouden hebben gemaakt.

causale gevolgtrekkingen vereisen vergelijkingen tussen de feitelijke en contrafeitelijke (counterfactual) uitkomst, maar de counterfactuals zijn niet geobserveerd (Hernan & Robins, 2020).

Question 19

hoe definieer je correlatie tussen twee gebeurtenissen?

Answer 19

1. wanneer een gebeurtenis P vaker (of minder vaak) optreedt in combinatie met een andere gebeurtenis Q, dan zonder deze (niet Q), dan bestaat er een correlatie tussen de twee gebeurtenissen P en Q.
2. Correlatie – ook wel samenhang of associatie genoemd – wijst er dus op dat de kans dat de ene gebeurtenis optreedt (hier, longkanker) afhankelijk is van het optreden van de andere gebeurtenis (hier, gerookt hebben).

Question 20

wat is het verschil tussen correlatie en causaliteit?

Answer 20

1. Een correlatie tussen twee gebeurtenissen – waarbij de kans op de ene gebeurtenis dus niet onafhankelijk is van de kans op een andere gebeurtenis – wijst op statistische afhankelijkheid tussen beide gebeurtenissen. Dit wijst echter niet automatisch op een causale (oorzaak-gevolg) relatie tussen deze gebeurtenissen.
2. Bij een correlatie wordt namelijk enkel gekeken naar de feitelijke uitkomst en wordt de vergelijking met de counterfactual buiten beschouwing gelaten
3. een duidelijk verschil tussen correlatie en causatie is dat een correlatie symmetrisch is en causaliteit niet (Causaliteit is asymmetrisch).

Question 21

welke zijn de twee ideeën van Potochnik over het kenmerk van causale relaties?

Answer 21

(i) dat causale processen gezien kunnen worden als relaties waarbij het optreden van de ene gebeurtenis verschil maakt (difference-making) voor het optreden van de andere gebeurtenis, en

(ii) dat causale processen een fysieke overdracht van energie behelzen

Question 22

waarover gaat het bij het concept “difference-making” van causaliteit (zie Potochnik)?

Answer 22

• bij het concept van difference-making gaat het enkel of het optreden van de ene gebeurtenis (bijvoorbeeld roken) verschil maakt voor het optreden van de andere gebeurtenis (bijvoorbeeld het ontwikkelen van longkanker).
• Wat precies het causale mechanisme is dat maakt dat het optreden van de ene gebeurtenis verschil maakt voor het optreden van de andere gebeurtenis, daar wordt niet op ingegaan
• Deze fysieke overdracht van energie vormt namelijk het causale mechanisme dat achter causale relaties schuilgaat.
• Binnen de psychologie komt het idee van difference-making als centraal kenmerk van causale relaties naar voren bij het opstellen van een experiment
• Hiermee maakt difference-making nog een ander verschil duidelijk tussen correlatie en causaliteit. Een oorzakelijke factor kan worden gemanipuleerd en daarmee een verandering in de uitkomstmaat teweegbrengen. Maar als je een variabele manipuleert die enkel gecorreleerd is met een andere variabele (en dus niet causaal van invloed is daarop), dan zal dit geen verschil uitmaken voor de uitkomstmaat

Question 23

waarom vormt causaal redeneren een centraal kenmerk van wetenschap?

Answer 23

Causaal redeneren is zowel inhoudelijk als praktisch gezien relevant. Als je de oorzaken kent, kun je processen beïnvloeden.

Causaal redeneren vormt daarmee een centraal kenmerk van wetenschap

!* Door onze evolutionaire ontwikkeling waarin het voordelig was om tijdig gevaar en voedsel te ontdekken, zijn we zo gedreven geraakt in het ontdekken van patronen in de wereld om ons heen dat we ook patronen menen te zien waar deze niet bestaan !*

Question 24

wat is een moeilijkheid bij het doen van causale uitspraken?

Answer 24

• causale gevolgtrekkingen vereisen vergelijkingen tussen de feitelijke en contrafeitelijke uitkomst, maar de counterfactuals zijn niet geobserveerd

Question 25

wat betekent “correlatie does not imply causaution”?

Answer 25

• betekent niet dat een correlationeel verband naar geen enkel causaal verband kan verwijzen –> alle correlationele verbanden zijn namelijk een uiting van een specifieke configuratie van variabelen in een causaal model.
• Waar het wel om gaat is dat we op basis van het correlationele verband vaak niet weten van welk causaal model dit correlationele verband een uiting is.

Question 26

hoe kunnen de causale relaties die je tussen variabelen verwacht gevisualiseerd worden?

Answer 26

• met een ‘directed acyclic graph’ (DAG). Een DAG bestaat uit variabelen, vaak als ovalen weergegeven, en pijlen die de variabelen met elkaar verbinden
• elke pijl tussen de variabelen geeft een direct causaal effect tussen deze variabelen weer.
• Een DAG geeft dus niet de geobserveerde verbanden tussen variabelen weer (dus of twee variabelen daadwerkelijk wel of niet correleren), maar de causale relaties tussen de verbanden die je als onderzoeker op basis van theorie en eerder onderzoek verwacht.

Question 27

wat is een directe causatie?

Answer 27

Bij een causaal model waarin de onafhankelijke en afhankelijke variabele in directe causatie met elkaar staan, is de ene variabele een directe oorzaak van de andere variabele.

Question 28

wat is indirecte causatie?

Answer 28

• onderscheid maken tussen proximale en distale oorzaken
• ## keten van oorzaken met een intermediërende variabele (ook wel mediator)

Question 29

wat is een common cause of confounding?

Answer 29

–> het is mogelijk dat een correlatie tussen twee variabelen kan worden verklaard door een derde variabele die een gemeenschappelijke oorzaak (common cause) is van beide variabelen.

–> Een derde variabele die een gemeenschappelijke oorzaak (common cause) is van zowel X als Y, wordt ook vaak een confounder genoemd. Deze variabele vertroebelt namelijk de correlatie tussen X en Y

Question 30

wat is een spurieuze correlatie?

Answer 30

de term spurieuze correlatie verwijst naar onzincorrelaties die bijvoorbeeld verschijnen als je maar lang genoeg in de data speurt

Binnen de literatuur rondom causale inferentie (het afleiden van causale effecten uit data) worden met spurieuze effecten *alle niet-causale paden bedoeld die een eventueel causaal effect tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele vertroebelen *

Question 31

geef vijf stappen weer om niet in de valkuil van de oversimplistische conclusies in nieuwsberichten te vallen?

Answer 31

1. let op de bron van het nieuwsbericht
2. raadpleeg de originele bron
3. let op de kwaliteit van de originele bron
4. ga na of er een experimenteel onderzoek is uitgevoerd
5. wees kritisch als een vragenlijst is gebruikt
6. sta stil bij de bron met de CRAAP-criteria (currency, relevance, authority, accuracy, purpose)

Question 32

Wat zijn drie benaderingen voor causaliteit?

Answer 32

1. regelmatigheidstheorieën
2. interventiebenaderingen
3. probabilistische benaderingen

Question 33

hoe wordt causaliteit gezien binnen de regelmatigheidstheorieën?

Answer 33

• Binnen de regelmatigheidsbenadering worden causale relaties gezien als een speciaal soort regelmatigheden.
• Om te bepalen of een bepaalde factor (bijvoorbeeld roken) inderdaad als oorzaak gezien kan worden van een bepaalde uitkomst (longkanker) wordt gekeken of de veronderstelde oorzaak-gevolgrelatie aan een aantal voorwaarden voldoet.

Question 34

hoe wordt causaliteit gezien binnen de interventiebenadering?

Answer 34

• Zowel de regelmatigheidsbenadering als de interventiebenadering zijn gebaseerd op het idee van difference-making: dat oorzaken een verschil maken voor hun effect.

Question 35

wat is Humes regelmatigheidsbenadering van causaliteit?

Answer 35

• Volgens Hume is causaliteit niets anders dan het observeren van een constante associatie tussen twee gebeurtenissen die na elkaar plaatsvinden.
• volgens Hume zijn er geen causale relaties in de wereld. Het enige wat we kunnen waarnemen, is een serie van gebeurtenissen waarbij de ene gebeurtenis volgt op de andere gebeurtenis

Question 36

wat stellen de theorieën die op het regelmatigheidsprincipe van Hume zijn gebaseerd?

Answer 36

1. Binnen deze opvatting worden causale relaties gelijkgesteld aan regelmatigheden (regularities) tussen gebeurtenissen.
2. Binnen Humes regelmatigheidsbenadering van causaliteit wordt gesproken van een oorzaak-gevolgrelatie van X op Y als aan de volgende voorwaarden wordt voldaan
   - spatiotemporele nabijheid: X (contact met brandnetel) en Y (uitslag) moeten nabij zijn in tijd en locatie.
   - temporele prioriteit: X moet voorafgaan aan Y (eerst val je in de brandnetels, daarna ontstaat de uitslag).
   - constante associatie: elke X moet worden vergezeld van Y (telkens wanneer je in de brandnetels valt, krijg je uitslag)

**De voorwaarde van temporele prioriteit laat zien dat causaliteit een a

Question 37

wat zijn de nadelen van Hume’s regelmatigheidsbenadering van causaliteit?

Answer 37

1. Ten eerste wordt in de derde voorwaarde gesproken over een constante associatie. De samenhang tussen veel gebeurtenissen die we als oorzaakgevolgrelaties bestempelen, volgt echter niet dit principe (roken leidt niet bij iedereen tot longkanker)
2. Een ander probleem die deze opvatting van causaliteit oplevert, is dat niet elke regelmatigheid tussen X en Y wijst op een oorzaakgevolgrelatie. Dit is het geval wanneer er sprake is van een derde variabele die geldt als een gemeenschappelijke oorzaak (common cause) van zowel X als Y

Question 38

wat betekent dat een gebeurtenis een voldoende oorzaak (sufficient cause) is?

Answer 38

• Een gebeurtenis is een voldoende oorzaak (sufficient cause) van het gevolg als de oorzaak altijd tot het gevolg leidt

–> Bij een voldoende oorzaak impliceert het optreden van X (geraakt worden door de bliksem) dus het laten plaatsvinden van Y

–> Bij de voorwaarde van constante associatie geldt het optreden van gebeurtenis X dus als voldoende oorzaak om Y te bewerkstelligen

P (B|A) = 1

als oorzaak A een voldoende oorzaak is van B, dan geldt: “altijd als oorzaak A optreedt, resulteert gevolg B”

Question 39

wat betekent dat een gebeurtenis een noodzakelijke oorzaak (necessary cause) is?

Answer 39

• dat betekent dat deze gebeurtenis altijd aanwezig moet zijn om het effect te laten plaatsvinden
• als oorzaak A een noodzakelijke oorzaak is van gevolg B, dan geldt: “altijd als gevolg B is opgetreden, moet oorzaak A vooraf gegaan zijn”

P (B |niet A) = 0

! oorzaken die noch noodzakelijk en noch voldoende zijn, worden contribuerende oorzaken genoemd !

Question 40

hoe staat een causale achtergrond in relatie tot voldoende en/of noodzakelijke oorzaken?

Answer 40

• Als wordt nagedacht over voldoende en noodzakelijke oorzaken zijn er vrijwel altijd omstandigheden te bedenken waarbij gebeurtenissen niet meer als voldoende of noodzakelijke voorwaarde gezien kunnen worden (dus noch voldoende, noch noodzakelijk zijn). Dit wijst erop dat bepaalde oorzaakgevolgrelaties alleen gelden gegeven een bepaalde causale achtergrond
• Dit zijn achtergrondkenmerken die als gegeven (vaststaand) worden beschouwd en daarmee niet kwalificeren als oorzaak, maar op de achtergrond wel mogelijkerwijs of daadwerkelijk de causale relatie tussen twee gebeurtenissen kunnen beïnvloeden

Question 41

wat is de betekenis van een probabilistische benadering van causaliteit?

Answer 41

• Een probabilistische benadering van causaliteit kan een oplossing bieden (noch noodzakelijk, noch voldoende oorzaken) omdat hierbij contribuerende oorzaken worden onderscheiden die de kans op een bepaalde uitkomst verhogen (in tegenstelling tot bijvoorbeeld Humes regelmatigheidstheorieën waarbij het gevolg volledig door de oorzaak kan worden verklaard)

deze probabilistische benadering van causaliteit wordt niet onder de regelmatigheidstheorieën geschaard, maar gezien wordt als een reactie daarop

Question 42

wat is een contribuerende oorzaak?

Answer 42

Een factor die de kans op een gebeurtenis verhoogt zonder een voldoende of noodzakelijke oorzaak hiervan te zijn, wordt een contribuerende oorzaak (contributing cause) of partiële oorzaak (partial cause) genoemd.

Voor een contribuerende oorzaak X geldt dus dat de kans op het effect Y groter is als factor X aanwezig is dan wanneer deze niet aanwezig is.
Dus als P(Y | X) > P(Y | niet X)

Question 43

wat is een voordeel van de probabilistische benadering?

Answer 43

Een voordeel van de probabilistische benadering die uitgaat van contribuerende oorzaken is dat deze **in lijn is met wetenschappelijk onderzoek dat laat zien dat weinig oorzaken de uitkomstmaat volledig determineren **

Question 44

wat is een nadeel van de probabilistische benadering?

Answer 44

Een nadeel van deze benadering is dat probabilistische afhankelijkheid wel een indicatie kan geven van de aanwezigheid van causale relaties, maar geen noodzakelijke voorwaarde is om te kunnen spreken van een causale relatie (er kunnen tegelijkertijd twee oorzaken spelen die elkaars effect opheffen).

Ook betreft het **geen voldoende voorwaarde voor het aanwezig zijn van een causale relatie **omdat de probabilistische afhankelijkheid ook het gevolg kan zijn van de aanwezigheid van een derde variabele of het conditioneren op een collider

Probabilistische afhankelijkheid (wat teruggebracht kan worden naar correlatie) is immers symmetrisch.

Question 45

welke zijn de drie voorwaarden voor de regelmatigheidsbenadering van causaliteit *die binnen de psychologie *vaak wordt gehanteerd?

Answer 45

1. ** temporele prioriteit**: X moet voorafgaan aan Y (eerst val je in de brandnetels, daarna ontstaat de uitslag).
2. associatie: X moet gecorreleerd zijn met Y (er moet een conditionele afhankelijkheid gelden tussen beide gebeurtenissen) (als je in de brandnetels valt, krijg je vaker wel dan niet uitslag).
3. niet-spurieus: de relatie tussen X en Y mag niet spurieus zijn (niet veroorzaakt worden door een derde variabele die een gemeenschappelijke oorzaak (‘common cause’) vormt van beiden).

Om aan de voorwaarde van niet-spurieus te voldoen, is vaak een interventie nodig waarbij enkel de onafhankelijke variabele wordt gemanipuleerd, zodat deze enkel nog wordt veroorzaakt door de interventie (en niet meer door eventuele derde variabelen).

Question 46

waarom kan je uit een correlatie niet meteen een direct causaal verband afleiden?

Answer 46

• Er kunnen namelijk verschillende causale modellen ten grondslag liggen aan een correlatie tussen twee variabelen.
• Een van die alternatieve verklaringen voor een gevonden correlatie is een derde variabele die een gemeenschappelijke oorzaak (common cause) vormt van de twee gecorreleerde variabelen.

Question 47

welke zijn de drie regelmatigheidsvoorwaarden die binnen de psychologie worden gehanteerd?

Answer 47

1. temporele prioriteit
2. associatie
3. niet-spurieusheid

uitspraken over causaliteit vereisen een vergelijking tussen de feitelijke uitkomst en de contrafeitelijke uitkomst

Question 48

wat is een oplossing voor het feit dat je de contrafeitelijke uitkomst per definitie niet kunt observeren omdat deelnemers niet op hetzelfde moment zowel aan de experimentele als aan de controleconditie kunnen worden toegewezen?

Answer 48

• een interventie met random toewijzing aan de condities –> random toewijzing van deelnemers aan condities - via indirecte controle van derde variabelen - ervoor dat de verdeling van derde variabelen vergelijkbaar is over de experimentele conditie versus controleconditie + en mits de steekproefgrootte voldoende is

==> dan kun je de uitkomst van de controlegroep gebruiken als een benadering van de contrafeitelijke uitkomst van mensen uit de experimentele conditie.

Question 49

wat zijn moeilijkheden bij de ideale interventie binnen de psychologie?

Answer 49

1. voor een ideale interventie de manipulatie van de onafhankelijke variabele valide zijn, dus betrekking hebben op het construct dat je wilt manipuleren -> en hieraan gerelateerd ook ‘chirurgisch’ (niet fat handed) -> en *ook sterk genoeg *zodat er voldoende verandering is
2. Een ander moeilijk punt binnen interventieonderzoek in de psychologie is dat causale processen vaak betrekking hebben op het individu, maar om deze causale processen te onderzoeken, moet je vaak terugvallen op een onderzoeksdesign waarbij je groepen vergelijkt -> effekten op groepen kan je niet doortrekken naar het individu
3. Een laatste lastigheid bij interventieonderzoek is de vraag in hoeverre de causale achtergrond binnen een interventieonderzoek vergelijkbaar is met die in het dagelijks leven. –> dat oorzaak-gevolgrelaties alleen gelden gegeven een bepaalde causale achtergrond die als constant wordt beschouwd.

wanneer een studie gebruikmaakt van een goed doordachte interventie om een causale hypothese te onderzoeken, er altijd alternatieve verklaringen mogelijk zullen zijn voor de bevindingen _> ONDERDETERMINATIE of ONJUISTE HULPAANNAME

Question 50

aan welke voorwaarden moet een relatie voldoen volgens de interventiebenadering van causaliteit om als oorzaak-gevolg relatie te kwalificeren?

Answer 50

• interventie gebaseerd op het idee van difference-making
• als gebeurtenis X “zou” optreden, dan “zou” gebeurtenis Y (waarschijnlijk) ook optreden
• als gebeurtenis X “niet zou” optreden, dan “zou” gebeurtenis Y waarschijnlijk ook niet optreden

Question 51

wat is dan het verschil tussen de interventiebenadering van causaliteit en de regelmatigheidsbenadering van causaliteit?

Answer 51

• beide benaderingen van causaliteit zijn gebaseerd op het principe van difference-making, maar de interventiebenadering van causaliteit kijkt anders naar de relatie dan de regelmatigheidsbenadering -> de interventiebenadering probeert via manipulatie te ontrafelen wat de oorzaak is en wat gevolg