Quan hệ nhân quả trong khoa học và cơ sở xác định

Vì vậy, tương quan không đồng nghĩa với nhân quả. Một mối liên hệ quan sát được có thể xuất hiện do nhiễu, yếu tố gây nhiễu, sai lệch chọn mẫu, sai số đo lường hoặc một nguyên nhân chung tác động lên cả hai biến. Lý thuyết suy luận nhân quả hiện đại cũng nhấn mạnh rằng một phát biểu nhân quả phải gắn với giả định, điều kiện và câu hỏi phản thực tế cụ thể: điều gì sẽ xảy ra nếu nguyên nhân được thay đổi?

Quan hệ nhân quả khác gì với quan hệ tương quan?

Tương quan cho biết hai biến có liên hệ về mặt thống kê; nhân quả đưa ra một kết luận mạnh hơn về tác động của sự thay đổi ở biến này lên biến kia.

Ví dụ, nếu những khu vực có mức tiêu thụ một sản phẩm cao cũng có tỷ lệ mắc một bệnh cao, dữ liệu đó mới chỉ cho thấy association. Chưa thể kết luận sản phẩm là nguyên nhân nếu còn khả năng những khu vực này đồng thời khác nhau về tuổi dân số, môi trường, thu nhập, hành vi hoặc các yếu tố khác.

Một suy luận nhân quả cần trả lời được ít nhất ba vấn đề:

·         Yếu tố được cho là nguyên nhân có xảy ra trước kết quả hay không

·         Sự khác biệt về kết quả có thể được giải thích bằng các yếu tố khác hay không

·         Có cơ sở để dự đoán rằng việc thay đổi nguyên nhân sẽ làm thay đổi kết quả hay không

Trong dịch tễ học, các nguồn giải thích phi nhân quả thường bao gồm ngẫu nhiên, nhiễu còn sót lại, sai lệch chọn mẫu, sai số đo lường và các vấn đề về mô hình hoặc dữ liệu thiếu.

Do đó, một nghiên cứu có tương quan rất mạnh vẫn có thể chưa đủ để xác lập nhân quả, trong khi một chuỗi bằng chứng từ nhiều thiết kế nghiên cứu khác nhau có thể tạo thành cơ sở thuyết phục hơn.

Bằng chứng can thiệp có vai trò đặc biệt trong xác lập nhân quả

Bằng chứng mạnh thường xuất hiện khi nhà nghiên cứu có thể chủ động thay đổi nguyên nhân được giả định rồi quan sát kết quả.

Trong thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng, việc phân bổ đối tượng vào các nhóm giúp tạo ra một nhóm so sánh để ước lượng điều gì có thể xảy ra với nhóm can thiệp nếu họ không nhận can thiệp. Đây chính là ý tưởng phản thực tế nằm ở trung tâm của suy luận nhân quả. Phân bổ ngẫu nhiên cũng giúp giảm nguy cơ khác biệt có hệ thống giữa các nhóm trở thành nguyên nhân giả của kết quả.

Điều này giải thích tại sao thử nghiệm ngẫu nhiên thường cung cấp bằng chứng nhân quả mạnh đối với các câu hỏi về tác động của một can thiệp. Tuy nhiên, không phải câu hỏi khoa học nào cũng có thể hoặc nên được kiểm tra bằng thử nghiệm ngẫu nhiên. Những câu hỏi liên quan đến phơi nhiễm có hại, sự kiện lịch sử hoặc điều kiện không thể kiểm soát có thể đòi hỏi các thiết kế khác.

Khi đó, thí nghiệm tự nhiên, nghiên cứu quan sát có kiểm soát và các phương pháp suy luận nhân quả có thể đóng vai trò bổ sung. Điểm quan trọng là thiết kế phải tạo ra cơ sở hợp lý để phân biệt tác động nhân quả với các lời giải thích thay thế.

Cơ chế và trình tự thời gian giúp củng cố kết luận nhân quả

Một quan hệ nhân quả thuyết phục không chỉ cần cho thấy “X xảy ra cùng Y”, mà còn cần giải thích X có thể dẫn đến Y bằng cách nào.

Cơ chế giúp nối nguyên nhân với kết quả. Chẳng hạn, nếu một tác động được cho là làm thay đổi một quá trình trung gian, bằng chứng về sự thay đổi của quá trình đó có thể giúp giải thích vì sao kết quả cuối cùng xuất hiện. Tuy nhiên, một cơ chế được xem là hợp lý không tự nó chứng minh quan hệ nhân quả; nó chủ yếu giúp đánh giá liệu lời giải thích nhân quả có phù hợp với hiểu biết khoa học hiện có hay không. National Academies cũng lưu ý rằng bằng chứng về cơ chế có thể hỗ trợ diễn giải các mối liên hệ, nhưng không nhất thiết tự động dẫn đến kết luận nhân quả.

Trình tự thời gian cũng là điều kiện nền tảng: nguyên nhân được giả định phải xảy ra trước kết quả. Nếu kết quả đã xuất hiện trước khi yếu tố được cho là nguyên nhân thay đổi, giả thuyết nhân quả theo hướng đó không còn phù hợp.

Trong thực tế, cơ chế và thời gian nên được xem cùng với thiết kế nghiên cứu và các bằng chứng khác thay vì sử dụng riêng lẻ.

Những dấu hiệu nào làm một kết luận nhân quả đáng tin cậy hơn?

Khi đánh giá một mối quan hệ đã được quan sát, nhà khoa học thường xem xét nhiều chiều bằng chứng thay vì tìm một “dấu hiệu duy nhất”.

Một số chiều quan trọng gồm:

·         Tính nhất quán: kết quả tương tự xuất hiện trong nhiều nghiên cứu, quần thể hoặc bối cảnh khác nhau

·         Trình tự thời gian: nguyên nhân được quan sát trước kết quả

·         Liều – đáp ứng: khi mức độ phơi nhiễm hoặc tác động thay đổi, kết quả thay đổi theo một mô hình phù hợp

·         Cơ chế: có cơ sở khoa học để giải thích cách nguyên nhân có thể tạo ra kết quả

·         Bằng chứng thực nghiệm: khi thay đổi nguyên nhân, kết quả thay đổi theo dự đoán

·         Loại trừ giải thích thay thế: nhiễu, sai lệch và các nguyên nhân khác được kiểm soát hoặc xem xét đầy đủ

·         Triangulation: các nguồn bằng chứng độc lập hoặc các thiết kế nghiên cứu khác nhau cùng hội tụ về một kết luận

Austin Bradford Hill nổi tiếng với chín “viewpoints” dùng để suy xét từ association đến causation. Nhưng chính Hill cảnh báo rằng đây không phải một checklist với các quy tắc bắt buộc; không có một tiêu chí đơn lẻ nào tự nó cung cấp bằng chứng không thể bác bỏ cho quan hệ nhân quả.

Vì vậy, giá trị của một bằng chứng phải được đánh giá trong bối cảnh câu hỏi, thiết kế nghiên cứu và các khả năng giải thích cạnh tranh.

Vì sao cần tổng hợp nhiều nguồn bằng chứng?

Một nghiên cứu đơn lẻ thường chỉ quan sát quan hệ nhân quả từ một góc độ. Nó có thể có giới hạn về mẫu nghiên cứu, thời gian theo dõi, khả năng đo lường hoặc mức độ kiểm soát biến nhiễu.

Khi nhiều dòng bằng chứng độc lập cùng chỉ về một hướng, mức độ thuyết phục có thể tăng lên. Chẳng hạn, một kết luận có thể được hỗ trợ đồng thời bởi nghiên cứu can thiệp, nghiên cứu quan sát, bằng chứng về cơ chế và dữ liệu cho thấy kết quả nhất quán trong những điều kiện khác nhau.

National Academies mô tả việc thiết lập suy luận nhân quả như một quá trình phát triển bằng chứng từ nghiên cứu, tổng hợp các nguồn bằng chứng và tích hợp chúng để đánh giá sức mạnh của kết luận về quan hệ nhân quả.

Điều này cũng có nghĩa rằng “nhiều nghiên cứu” chưa chắc đồng nghĩa với “bằng chứng mạnh”. Nếu các nghiên cứu cùng mắc một sai lệch hoặc đều không kiểm soát được một yếu tố gây nhiễu quan trọng, số lượng nghiên cứu không tự động loại bỏ vấn đề đó.

Khi nào có thể nói một quan hệ nhân quả đã được xác lập?

Không có một ngưỡng chung áp dụng cho mọi lĩnh vực khoa học. Mức độ thuyết phục phụ thuộc vào câu hỏi, khả năng thực hiện can thiệp, chất lượng dữ liệu, mức độ phù hợp của thiết kế nghiên cứu và những giải thích thay thế còn tồn tại.

Một kết luận nhân quả đáng tin cậy thường hình thành khi:

1.    Có một mối quan hệ được xác định rõ giữa nguyên nhân và kết quả

2.    Trình tự thời gian phù hợp

3.    Thiết kế nghiên cứu cho phép đánh giá tác động thay vì chỉ mô tả tương quan

4.    Các yếu tố gây nhiễu và sai lệch quan trọng được kiểm soát hoặc đánh giá

5.    Có bằng chứng về cơ chế hoặc logic nhân quả phù hợp khi điều đó cần thiết

6.    Kết quả được củng cố bởi các nguồn hoặc thiết kế bằng chứng khác

7.    Các giải thích cạnh tranh không còn có sức giải thích tương đương hoặc mạnh hơn

Điểm cuối cùng đặc biệt quan trọng: xác lập nhân quả không đơn giản là “chứng minh X đúng”, mà còn là đánh giá xem có lời giải thích nào khác phù hợp với toàn bộ bằng chứng hơn hay không. Đây cũng là tinh thần trong cách Bradford Hill trình bày việc chuyển từ association sang causation.

Do đó, quan hệ nhân quả trong khoa học nên được hiểu là một kết luận dựa trên tổng thể bằng chứng và giả định, với mức độ chắc chắn tương ứng với chất lượng của bằng chứng, chứ không phải một nhãn nhị phân được quyết định bởi một phép thống kê hoặc một tiêu chí duy nhất.

Tóm lại, quan hệ nhân quả trong khoa học được xác lập khi có đủ cơ sở để tin rằng sự thay đổi của một yếu tố thực sự tạo ra sự thay đổi ở yếu tố khác trong những điều kiện xác định. Bằng chứng mạnh nhất thường đến từ sự kết hợp giữa can thiệp hoặc thiết kế suy luận nhân quả phù hợp, trình tự thời gian, cơ chế, khả năng loại trừ nhiễu và sự hội tụ của nhiều dòng bằng chứng. Tương quan là điểm khởi đầu quan trọng, nhưng bản thân nó chưa đủ để kết luận nhân quả.