Meaningful Causal Aggregation and Paradoxical Confounding

要約

同じマクロ介入の異なるミクロな実現が下流のマクロ変数の異なる変化をもたらす可能性があるため、集合変数では通常、介入の影響は明確に定義されていません。
我々は、集合変数の因果関係がこの不明確であるため、それぞれのミクロ実現に応じて、混乱のない因果関係が混乱のある因果関係に、あるいはその逆に変化する可能性があることを示します。
私たちは、この不明確な定義から解放されている場合に、集約された因果システムのみを使用することは事実上不可能であると主張します。
代わりに、マクロの因果関係は通常、ミクロの状態を参照してのみ定義されることを受け入れる必要があります。
良い面としては、マクロな介入がミクロ状態の分布が観測分布と同じになるような場合に、因果関係を集約できることを示し、この観測の一般化についても議論します。

要約(オリジナル)

In aggregated variables the impact of interventions is typically ill-defined because different micro-realizations of the same macro-intervention can result in different changes of downstream macro-variables. We show that this ill-definedness of causality on aggregated variables can turn unconfounded causal relations into confounded ones and vice versa, depending on the respective micro-realization. We argue that it is practically infeasible to only use aggregated causal systems when we are free from this ill-definedness. Instead, we need to accept that macro causal relations are typically defined only with reference to the micro states. On the positive side, we show that cause-effect relations can be aggregated when the macro interventions are such that the distribution of micro states is the same as in the observational distribution and also discuss generalizations of this observation.

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