ПРИЧИННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

(causal modelling) - род методов статистического моделирования, нацеленного на установление и проверку причинных отношений, лежащих в основе корреляций между рядом переменных. Основанный на работе Герберта Саймона (1957а) и внедренный в социологию Губертом Блейло-ком (1961), данный подход требует от исследователя формулирования и последующей проверки теоретических моделей причинных отношений между переменными в поиске модели, наилучшим образом отвечающей данным. В общую категорию причинного моделирования входят линейный анализ  и логлинейный анализ.  Этот вид моделирования подвергался критике за зависимость от изначальных предположений, которые не могут считаться полностью проверенными. Техническая сложность может маскировать это. Тем не менее причинное моделирование  имеет более важное значение для исследования причинных отношений, чем путем простых форм корреляционного анализа.