Observación, causalidad y explicación causal

Observación, causalidad y explicación causal

Resumen: En este ensayo se establece un diálogo entre las principales teorías epistemológicas sobre la causalidad que concluye con la diferenciación entre la causalidad y la explicación causal. Esta distinción es fundamental si se considera que la causalidad es un rasgo inaccesible de la naturaleza al que la ciencia se aproxima mediante explicaciones causales, es decir, basándose en modelos que organizan el material empírico y examinan el grado de correspondencia entre los resultados esperados, los proporcionados por el modelo y las observaciones. Los modelos correlacionales como las regresiones y los análisis de senderos, los modelos multinivel, el análisis de paneles y, en términos más generales, las ecuaciones lineales estructurales, entre otros, son concreciones del pensamiento conceptual de quien los diseña (o escribe) y se someten al veredicto de la refutación. En consecuencia, la conclusión es que la causalidad no emerge de los datos ni es un resultado que surja de los modelos estadísticos.

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Bibliographic Details
Main Author: Cortés,Fernando
Format: Digital revista
Language:Spanish / Castilian
Published: Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, Sede Académica de México 2018
Online Access:http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-76532018000200014
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spelling oai:scielo:S0188-765320180002000142019-01-21Observación, causalidad y explicación causalCortés,Fernando causalidad explicación causal inferencia causal modelos estadísticos refutación observación (método científico) Resumen: En este ensayo se establece un diálogo entre las principales teorías epistemológicas sobre la causalidad que concluye con la diferenciación entre la causalidad y la explicación causal. Esta distinción es fundamental si se considera que la causalidad es un rasgo inaccesible de la naturaleza al que la ciencia se aproxima mediante explicaciones causales, es decir, basándose en modelos que organizan el material empírico y examinan el grado de correspondencia entre los resultados esperados, los proporcionados por el modelo y las observaciones. Los modelos correlacionales como las regresiones y los análisis de senderos, los modelos multinivel, el análisis de paneles y, en términos más generales, las ecuaciones lineales estructurales, entre otros, son concreciones del pensamiento conceptual de quien los diseña (o escribe) y se someten al veredicto de la refutación. En consecuencia, la conclusión es que la causalidad no emerge de los datos ni es un resultado que surja de los modelos estadísticos.info:eu-repo/semantics/openAccessFacultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, Sede Académica de MéxicoPerfiles latinoamericanos v.26 n.52 20182018-12-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-76532018000200014es10.18504/pl2652-001-2018
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