Estoy de acuerdo con la respuesta de que no hay un solo método.
La inferencia científica siempre tiene lugar dentro del contexto de una teoría científica. Implica hacer las mismas suposiciones que hace la teoría. Hace suposiciones sobre los fundamentos causales del mundo: ¿cómo se expresan los genes? La inferencia estadística es una cuestión diferente. La inferencia estadística casi nunca prueba la causalidad por sí misma. Siempre necesitaría algo de información más allá de la información puramente asociativa que proporcionan las estadísticas, o simplemente podría tratar con factores de confusión y colisionadores. No puede ajustar adecuadamente la evidencia estadística sin entender la estructura causal. Por ejemplo, vea la discusión de Cornfield sobre por qué fumar causa cáncer, un triunfo temprano de la aplicación de la epidemiología a la salud de la población (International Journal of Epidemiology 2009; 38: 1175-1191). ¿Podría haber algún otro factor además del tabaquismo que cause la elevación del riesgo? El meollo de su argumento es que si algo, excepto fumar, causara un mayor riesgo de cáncer de pulmón en la población de fumadores, tendría que ser algo capaz de explicar el aumento del riesgo que vemos en los fumadores. En el momento del trabajo original de Cornfield, nunca se había encontrado nada más. Ahora sabemos sobre el amianto, pero eso no afecta a toda la población de fumadores.
¿Qué método de inferencia causal a partir de datos observacionales (no experimentales) es el más riguroso / convincente?
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Si está excluyendo los métodos experimentales, ya ha excluido el “estándar de oro” en la investigación epidemiológica, el ensayo controlado aleatorio (ECA). Los métodos de observación (= no experimentales) son vulnerables a varias fuentes de sesgo y factores de confusión, y esto debilita su validez externa.
De los métodos de observación disponibles, un estudio prospectivo bien diseñado (cohorte) proporciona la mejor validez externa.
Eché de menos el significado de esto hasta que me di cuenta de que si alguien conocía la respuesta, el Calentamiento Global también conocido como Cambio Climático no sería tan cuestionado. C. El libro de West Churchman: Theory of Experimental Inference, publicado en 1948, explora en detalle los fundamentos filosóficos de lo que constituye evidencia rigurosa y convincente. En este punto no he vuelto a leer ese libro, pero apoyo firmemente el uso de la inferencia bayesiana usando la distribución de probabilidad máxima de entropía para establecer los priores. Desafortunadamente, eso parece ser demasiado para los escépticos del cambio climático.
No hay un método Si hubiera, ¡todos lo usarían!
