Causal Inference Nedir? Nedensellik Çıkarımı (Nedensellik Çıkarımı)
Degiskenler arasindaki korelasyonu degil nedensel iliski yonunu ve buyuklugunu belirlemek icin kullanilan istatistiksel ve deneysel yontemler butunu.
Nedensel cikarim (causal inference), iki degisken arasindaki iliskinin yalnizca korelasyon mu yoksa gercek nedensel baglanti mi oldugunu belirlemeye yonelik istatistiksel ve deneysel yontemler butunudur. "Korelasyon nedensellik degildir" ifadesi bu alanin temel motivasyonunu ozetler: buzullamanin azalmasi ile ayı saldırılarının artmasi korele olabilir; ancak ikisi arasinda nedensel bir baglanti aramak yanlis cikarima yol acar. Nedensel cikarimin altin standardi Randomize Kontrollu Deney (RCT)'dir. Bireyler veya birimler rastgele tedavi grubu (intervention alan) ve kontrol grubu (almayan) olarak atanir. Bu rastgele atama, gozlemlenmemis karıstırıcı degiskenlerin (confounders) gruplar arasinda dengeli dagilmasını saglar; boylece gozlemlenen fark yalnizca tedavi etkisine atfedilebilir. A/B testi, RCT'nin dijital ortamdaki en yaygin uygulamasidur. Gozlemsel verilerle calisirken, kontrollu deney mumkun olmadigi durumlarda, alternatif yontemlere basvurulur. Arasal degisken (instrumental variable) yontemi, tedaviyi etkiledigide ancak ciktiyi yalnizca tedavi uzerinden etkileyen bir "arac" degiskeni kullanarak nedensel etkiyi izole eder. Fark farklar (difference-in-differences), tedavi oncesi ve sonrasi trendlerin karsilastirilmasiyla etki hesaplanir. Regression Discontinuity Design (RDD), belirli bir esik degerinden once ve sonra tedavi alan gruplari karsilastirir. Judea Pearl'un yapisal nedensel model cercevesi, DAG (Yonlu Asiklik Graf) ile degiskenler arasindaki nedensel iliskileri gorsel ve matematiksel olarak temsil eder. do() operatoru, bir degiskene mudahale etmek ile yalnizca gozlemlemek arasindaki farki net biçimde ifade eder; bu nedensel merdivenin (korelasyon → mudahale → karsi-olgusal) matematiksel temeli saglar. **Sik Sorulan Sorular** **Neden korelasyon nedensellik degildir?** Korelasyon iki degiskenin birlikte hareket ettigini gosterir; ancak ucuncu bir degisken her ikisini de etkileyebilir (confounding) veya iliskinin yonu ters olabilir. Nedensel cikarim bu alternatifleri sistematik bicimde elemek icin tasarlanmistir. **Buyuk veri nedensellik sorununu cozer mi?** Hayir. Daha fazla gozlemsel veri toplanmasi korelasyonu kesinlestirip nedensellige donusturmez. Yalnizca daha buyuk bir verinin daha buyuk bir confounding problemini beraberinde getirmesi de mumkundur. **A/B testinin sinirliliklari nelerdir?** Spillover etkisi (kontrol grubunun tedavi grubundan etkilenmesi), kararlasma ogretisine (novelty effect) duyarlilik ve uzun vadeli etkileri yakalamada gucluk A/B testinin bilinen sinirliliklandirir. **Machine learning ile nedensel cikarim birlestirilebilir mi?** Evet. Double ML ve causal forests gibi yontemler ML'in tahmin gucunu nedensel cikarimin sertligiyle birlestirerek heterojen tedavi etkilerini bulmak icin kullanilmaktadir.