論文の概要: A Causal Research Pipeline and Tutorial for Psychologists and Social
Scientists
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05175v1
- Date: Fri, 10 Jun 2022 15:11:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-13 14:55:44.886827
- Title: A Causal Research Pipeline and Tutorial for Psychologists and Social
Scientists
- Title（参考訳）: 心理学者・社会科学者のための因果研究パイプラインとチュートリアル
- Authors: Matthew J. Vowels
- Abstract要約: 因果関係は世界を理解する科学的努力の基本的な部分である。
残念なことに、因果関係は心理学や社会科学の多くの分野においていまだに曖昧である。
研究に因果的アプローチを採用することの重要性に対する多くの勧告によって、我々は、必然的に因果的理論を研究パイプラインの他の部分と調和させるために、心理学における研究の典型的なアプローチを再構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.106986689736828
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causality is a fundamental part of the scientific endeavour to understand the
world. Unfortunately, causality is still taboo in much of psychology and social
science. Motivated by a growing number of recommendations for the importance of
adopting causal approaches to research, we reformulate the typical approach to
research in psychology to harmonize inevitably causal theories with the rest of
the research pipeline. We present a new process which begins with the
incorporation of techniques from the confluence of causal discovery and machine
learning for the development, validation, and transparent formal specification
of theories. We then present methods for reducing the complexity of the fully
specified theoretical model into the fundamental submodel relevant to a given
target hypothesis. From here, we establish whether or not the quantity of
interest is estimable from the data, and if so, propose the use of
semi-parametric machine learning methods for the estimation of causal effects.
The overall goal is the presentation of a new research pipeline which can (a)
facilitate scientific inquiry compatible with the desire to test causal
theories (b) encourage transparent representation of our theories as
unambiguous mathematical objects, (c) to tie our statistical models to specific
attributes of the theory, thus reducing under-specification problems frequently
resulting from the theory-to-model gap, and (d) to yield results and estimates
which are causally meaningful and reproducible. The process is demonstrated
through didactic examples with real-world data, and we conclude with a summary
and discussion of limitations.
- Abstract（参考訳）: 因果関係は世界を理解する科学的努力の基本的な部分である。
残念ながら、因果関係は依然として心理学や社会科学の多くにおいてタブーである。
研究に因果的アプローチを採用することの重要性に関する勧告が増えていることに動機づけられ、必然的に因果的理論と研究パイプラインの他の部分とを調和させるために心理学研究の典型的なアプローチを再構成する。
本稿では,理論の発展,検証,透過的形式化のための因果的発見と機械学習の融合による手法の導入から始まった新しいプロセスを提案する。
次に、与えられた対象仮説に関連する基本部分モデルに完全特定理論モデルの複雑性を還元する手法を提案する。
そこで本研究では,データから興味度が推定可能であるか否かを確定し,その場合,半パラメトリック機械学習手法を用いて因果効果を推定する手法を提案する。
全体的な目標は、新しい研究パイプラインを提供することだ。
(a)因果論を試したいという願望に相応しい科学的調査を促進する
b)我々の理論を曖昧な数学的対象として透明に表現することを奨励する。
(c) 統計モデルと理論の特定の属性を結びつけることにより、理論とモデル間のギャップからしばしば生じる過度な特異化問題を減らし、
(d)因果的に有意義で再現可能な結果や見積もりを得る。
このプロセスは実世界のデータを使ったディダクティックな例を通じて実演され、制約の要約と議論で締めくくられる。
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