Соотношение между причинно-следственными отношениями и формальными методами их изучения

Изучение связей между переменными, как правило, интересует исследователя не само по себе, а как отражение соответствующих причинно-следственных отношений. Представляется излишним доказательство актуальности соответствующих задач, их важность для любого социологического исследования. Однако причинные отношения при изучении социальных явлений не удается выделить в “чистом” виде. Социолог может наблюдать только соответствующие статистические закономерности (статистические связи), в качестве измерителей которых и выступают известные показатели связи (далее мы увидим, в чем именно проявляется статистичность интересующих нас связей).. То устойчивое, необходимое, что скрывает за каждым коэффициентом (или за системой таких коэффициентров) зачастую оказывается возможным отождествить с соответствующей причинной зависимостью.

Подчеркнем, однако, понятия "причина" и "следствие" в принципе не могут быть формализованы. Никакая математика не может нам доказать, что такой-то признак служит причиной (следствием) того или иного явления. Можно привести массу примеров, когда наличие даже самой сильной статистической связи совершенно не означает наличие соответствующей причинной зависимости. Например, у людей, как правило, одновременно появляется желание надеть легкое платье и пойти искупаться не потому, что одно причинно обусловливает другое, а потому, что оба эти желания вызваны одним и тем же обстоятельством – наступлением жаркой погоды. Другой пример: два студента одновременно вдруг проявляют необыкновенную тягу к знаниям или, напротив, стремятся отлынивать от занятий не потому, что один на другого причинно воздействует, а потому, что сессия у них в одно и то же время – одновременное причинное воздействие третьего признака на каждый из двух данных вызывает статистическую связь между данными признаками. Подобные статистические, не являющиеся причинно-следственными, связи в литературе носят название ложной корреляции. Название не очень удачное – корреляция-то (т.е. статистическая связь) как раз истинна, ложно – причинно-следственное отношение.

Итак, математические методы могут лишь навести нас на мысль о существовании причинных отношений, заставить быть более уверенными в своих предположениях, или, напротив, усомниться в них, скорректировать свои априорные представления или даже совсем отказаться от них. Тем не менее, термины "причина" и "следствие" часто употребляются при математическом анализе социологических данных. Однако обычно они отражают лишь априорные исследовательские предположения соответствующего плана.

Правда, в одной из известных ветвей многомерного статистического анализа – т.н. причинном (путевом) анализе [Хейс, 1981] термин "причина" используется именно как нечто формально недоказуемое. В его рамках специально изучаются ситуации с ложными корреляциями, подробно рассматривается, как сложные, опосредованные цепочки причинных отношений могут объяснять их наличие, позволяет понять, за счет чего иногда между какими-то признаками может быть сильная статистическая зависимость при полном отсутствии причинно-следственной, какими сложными опосредованными причинными отношениями эта связь может объясняться.