Некоторые научные методы, которые используются для определения причинно-следственных связей в сложных системах:

• Рандомизированные контролируемые исследования (РКИ). 2 Испытуемые распределяются случайным образом в группу лечения или в контрольную группу. 2 Это позволяет исследователям приписывать наблюдаемые различия лечению или вмешательству. 2
• Естественные эксперименты. 2 Используют естественные события или условия, которые имитируют контролируемые эксперименты. 2 Предоставляют ценную информацию о причинно-следственных связях. 2
• Обсервационные исследования. 2 Анализируют существующие данные, чтобы выявить ассоциации, которые намекают на причинно-следственную связь. 2 При этом контролируют наличие смешивающих переменных — внешних факторов, которые могут исказить причинно-следственную связь. 2
• Моделирование структурными уравнениями (SEM). 2 Статистический метод, который позволяет исследователям создавать и тестировать сложные модели, представляющие причинно-следственные связи между множеством переменных. 2 Помогает выявить скрытые взаимосвязи в данных и оценить силу и направление причинно-следственных связей. 2
• Методы теории графов. 3 К ним относятся байесовские сети, марковские сети. 3 Применяются для обнаружения причинно-следственных связей в сложных системах, где базовая причинно-следственная структура неизвестна. 3
• Методы статистики и машинного обучения. 3 Используются для определения влияния одной переменной на другую с учётом известной причинно-следственной структуры. 3 К ним относятся линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. 3