Kausal inferens

Kausal inferens syftar till en förståelse av samhällsfenomen eller av analyser av effektivitet av olika behandlingar (till exempel medicinska, arbetslivsinriktade, miljöåtgärder etc.). Statistik kan inte i sig själv ge kunskap om olika fenomen utan används för vederläggning av teorier under olika antaganden. En förståelse av tematisk teori, hur data samlas in och statistik teori formulerar tillsammans den kausala analysen. Av den anledning är det ett måste att förstå aktuella tematiska frågor och att i metodutvecklingen fundera över hur data i samspel med statistik teori kan förbättra analyser kring kausala frågeställningar, såsom test av teorier och renodlade effektutvärderingar.

För närvarande samarbetar vi med forskare inom medicin, ekonomi, psykologi och teknik. För att visa på bredden i de tematiska frågeställningarna kan nämnas; (i) test av teorier för hur massmedia påverkar väljares möjlighet till ansvarsutkrävande, (ii) analys av familjevänliga arbetsplatsers påverkan på löner och inkomster för män och kvinnor; (iii) analys av luftföroreningars påverkan på barns hälsa, (iv) test av könsskillnader i preferenser och (v) analys av elanvändning av förändringar i tariffer och energisparinformation. Metodologiskt har vi gjort bidrag kring, bland annat, design av randomiserade experiment och identifikation och skattning av kausala effekter med observationsdata och registerdata i synnerhet. Problem som mer specifikt studerats är att tidpunkt för behandling väljs (till skillnad mot vid en randomiserad studie där tidpunkt är densamma för behandlade och obehandlade) och att det kan finnas mätfel, både i kontrollvariabler och tidpunkt för behandling.

Ansvariga forskare: Per Johansson och Ingeborg Waernbaum