Вычислительные методы причинности включают два языка: диаграммы причинности, которые выражают то, что мы знаем, и символический язык, напоминающий алгебру, который выражает то, что мы хотим узнать. Диаграммы причинности – простые рисунки из точек со стрелками, которые обобщают существующее научное знание. Точки символизируют интересующие нас факторы под названием «переменные», а стрелки – известные или подразумеваемые причинные отношения между ними, означающие, к каким переменным «прислушивается» та или иная переменная. Такие диаграммы невероятно легко рисовать, понимать и использовать, и читатели обнаружат их в изобилии на страницах этой книги. Если вы сможете найти дорогу по карте улиц с односторонним движением, то поймете диаграммы причинности и ответите на вопросы, относящиеся к тому же типу, что и заданные в начале этого вступления.

Диаграммы причинности, которые я предпочитаю использовать в этой книге и выбираю в качестве основного инструмента в последние 35 лет, не единственная модель причинности. Некоторые ученые (например, специалисты по эконометрике) любят работать с математическими уравнениями, другие (скажем, закоренелые статистики) предпочитают список допущений, которые предположительно обобщают структуру диаграммы. Независимо от языка, модель должна описывать, пусть и качественно, процесс, который порождает данные, – другими словами, причинно-следственные силы действуют в среде и формируют порождаемые данные.

Бок о бок с этим диаграммным «языком знания» существует символический «язык запросов», на котором мы выражаем вопросы, нуждающиеся в ответах. Так, если нас интересует эффект лекарства (D – drug) на продолжительность жизни (L – lifespan), то наш запрос можно символически записать так: P (L | do (D)). Иначе говоря, какова вероятность (P – probability) того, что типичный пациент проживет L лет, если его заставят принимать это лекарство? Вопрос описывает то, что эпидемиологи назвали бы интервенцией или лечением, и соответствует тому, что мы измеряем во время клинического исследования. Во многих случаях мы также захотим сравнить P (L | do (D)) и P (L | do (не-D)); последнее в данном случае описывает пациентов, которые не получили лечения, так называемую контрольную группу. Оператор do означает, что мы имеем дело с интервенцией, а не с пассивным наблюдением. В классической статистике нет ничего даже напоминающего этот оператор.

Мы должны применить оператор интервенции do (D), чтобы убедиться: наблюдаемое изменение в продолжительности жизни L объясняется самим лекарством и не объединено с другими факторами, которые могут укорачивать или удлинять жизнь. Если мы не вмешиваемся и даем самим пациентам решить, принимать ли лекарство, эти иные факторы могут повлиять на их решение, и разница в продолжительности жизни у тех, кто принимает и не принимает лекарство, больше не будет объясняться только этим. Например, представьте, что лекарство принимают только смертельно больные люди. Они определенно будут отличаться о тех, кто его не принимал, и сравнение двух групп будет отражать разницу в серьезности их болезни, а не эффект от лекарства. Однако, если заставлять пациентов принимать лекарство или отказываться от него, независимо от их изначального состояния, эта разница перестанет иметь значение и можно будет сделать обоснованное сравнение.

На языке математики мы записываем наблюдаемую частоту продолжительности жизни L у пациентов, которые добровольно приняли лекарство, как P (L | D), и это стандартная условная вероятность, которая используется в учебниках по статистике. Это выражение подразумевает, что вероятность