Kausale diagrammer har revolusjonert måten forskerne spør: Hva er kausale effekten Av X På Y? De har blitt et viktig verktøy for forskere som studerer effekten av behandlinger, eksponeringer og politikk. Ved å oppsummere og formidle antagelser om årsaksstrukturen til et problem, har kausale diagrammer bidratt til å avklare tilsynelatende paradokser, beskrive vanlige forstyrrelser og identifisere justeringsvariabler. Som et resultat blir en god forståelse av årsaksdiagrammer stadig viktigere i mange vitenskapelige disipliner.

den første delen av dette kurset består av syv leksjoner som introduserer årsaksdiagrammer og dets applikasjoner til årsakssammenheng. Den første leksjonen introduserer kausale Dager, en type kausale diagrammer, og reglene som styrer dem. Den andre, tredje og fjerde leksjonen bruker kausale Dager til å representere vanlige former for bias. Den femte leksjonen bruker årsakssammenheng Til å representere tidsvarierende behandlinger og behandlings-confounder tilbakemelding, samt bias av konvensjonelle statistiske metoder for confounding justering. Den sjette leksjonen introduserer SWIGs, en annen type årsaksdiagrammer. Den syvende leksjonen veileder elevene i å bygge kausale diagrammer.Den andre delen av kurset presenterer en rekke casestudier som fremhever de praktiske anvendelsene av årsaksdiagrammer til virkelige spørsmål fra helse-og samfunnsvitenskapene.

Professor Foto: Anders Ahlbom