kausal diagrammer har revolutioneret den måde, hvorpå forskere spørger: hvad er kausal effekt af K på Y? De er blevet et vigtigt redskab for forskere, der studerer virkningerne af behandlinger, eksponeringer og politikker. Ved at opsummere og kommunikere antagelser om årsagsstrukturen i et problem har årsagsdiagrammer hjulpet med at afklare tilsyneladende paradokser, beskrive almindelige forstyrrelser og identificere justeringsvariabler. Som et resultat bliver en sund forståelse af årsagsdiagrammer stadig vigtigere i mange videnskabelige discipliner.

den første del af dette kursus består af syv lektioner, der introducerer årsagsdiagrammer og dets anvendelser til årsagssammenhæng. Den første lektion introducerer kausale dag ‘ er, en type kausale diagrammer og de regler, der styrer dem. Den anden, tredje og fjerde lektion bruger kausale dag ‘ er til at repræsentere almindelige former for bias. Den femte lektion bruger kausale dag ‘ er til at repræsentere tidsvarierende behandlinger og feedback fra behandlingskonfounder samt bias af konventionelle statistiske metoder til forvirrende justering. Den sjette lektion introducerer svirrer, en anden type årsagsdiagrammer. Den syvende lektion guider eleverne i at konstruere kausale diagrammer.

den anden del af kurset præsenterer en række casestudier, der fremhæver de praktiske anvendelser af årsagsdiagrammer til virkelige spørgsmål fra sundheds-og samfundsvidenskab.

Professor Foto Kredit: Anders Ahlbom