疫学者/生物統計学者が因果関係/因果推論の哲学について学ぶのに興味深く、役立つ本、記事、エッセイ、オンラインチュートリアル/コースなどを推薦できますか？
私はエピとバイオスタットのフレームワークから実際に因果関係を推論することについてはかなり知っていますが、この作業の根底にある動機となる哲学について何か学びたいと思います。たとえば、ヒュームが最初に反事実として解釈される可能性のあるアイデアについて話したことは私の理解です。
私は基本的に哲学についてのトレーニングや経験はないので、最初に比較的紹介的なものが必要ですが、より複雑であるが重要/基礎となるテキスト/著者の推奨事項にも興味があります（ただし、紹介ではないことを示してください）。
これがクロスバリデーションのトピックから外れていないことを願っていますが、皆さんの何人かが以前に私と同じボートに乗っていて、お気に入りのリソースを共有できることを願っています。
回答:
特定の論文を掘り下げたくありませんが、そのような何かのための優れたリソースは、スタンフォード哲学百科事典でしょう。確率的因果関係と因果関係および操作可能性に関する補題 は、ピアレビューされ、細心の注意が払われており、次にどこに研究を集中するかについての大きな指針を与えます。
引用するだけで、2つの論文：この問題に関する2つの非常に楽しい記事は、Wigner（1960）によるThe Natural理学における数学の不合理な有効性、および（より軽く、間違いなくより最近の）Halevy、Norvig、およびPereiraによる不合理なデータの有効性（ 2009）。
@ user11852はあなたを正しい軌道に乗せています。パールの「原因と効果の芸術と科学」に関する講義を、トピックのアイデア/歴史と哲学への軽くて楽しい紹介として追加させてください。
哲学では、良い出発点は常にバートランドラッセルの作品です。ラッセルの西洋哲学の歴史の中に、因果関係/因果推論の哲学をカバーするセクションが見つかることは間違いありませんが、そのサイズと広い範囲を考えると、これを正確にどこで探すかを正確に特定するのは難しいでしょう本。ただし、長期的な見方をすると、これは、哲学-その進化-と哲学者自身の知識を深めたい場合に出発する本です。
参考にする価値のあるベルトランドラッセルの2冊目の本は、Human Knowledgeです。この本のパートVは確率をカバーしていますが、パートVIは科学的推論の仮定についてです。これらのトピックの両方は、哲学者の観点から説明されています。この本を味わうために、以下の「はじめに」から2つの抜粋を追加しました。
この本の概要では、ベルトランはパートV 確率について少し教えています。
科学的推論は原則として結論に確率を与えるだけであることは認められているため、パートVは確率の検証に進みます。この用語はさまざまな解釈が可能であり、著者によって定義が異なります。これらの解釈と定義が検討され、帰納法と確率を結び付ける試みも検討されます。この問題に関して、到達した結論は、主に、ケインズによって提唱されたものです。特定の条件が満たされない限り、帰納法は結論を蓋然性にせず、経験だけではこれらの条件が満たされていることを証明できません。
そして、パートVI 科学的推論の仮定に関して、バートランドは言う（再び、序論から）：
パートVIは、科学的推論の仮定に基づいて、データのコレクションから法律を推論することを正当化するために必要な、経験の前にある最小の仮定は何かを発見するよう努めます。さらに、これらの仮定が有効であることを知っていると言えます。仮定が満たさなければならない主な論理機能は、特定の条件を満たす結論と帰納に高い確率を与えることです。この目的のために、確率のみが問題であるため、このようなイベントの接続が常に発生すると仮定する必要はありませんが、頻繁に発生するだけです。たとえば、必要と思われる仮定の1つは、光線や音波によって示されるような、分離可能な因果チェーンの仮定です。この仮定は次のように説明できます。複雑な時空間構造を持つイベントが発生すると、同じまたは非常に類似した構造を持つ一連のイベントの1つであることがよくあります。（より正確なステートメントは、このパートの第6章に記載されています。）これは、規則性または自然法則のより広い仮定の一部ですが、通常の場合よりも、通常よりも具体的な形式で記述する必要があります。それはトートロジーであることがわかります。
科学的推論は、その妥当性のために、経験がありそうにもならない原理を必要とすることは、確率の論理から避けられない結論であると私は信じています。経験主義にとって、それは厄介な結論です。
しかし、パートIIで行われた「知識」の概念を分析することで、それをいくらか口当たりよくすることができると思います。私の意見では、「知識」は一般に考えられているよりもはるかに正確ではない概念であり、そのルーツはほとんどの哲学者が認めようとしているよりも言語化されていない動物の行動に深く埋め込まれています。私たちの分析が私たちを導く論理的に基本的な仮定は、心理的には、動物の期待の習慣から始まる長い一連の洗練の終わりです。したがって、科学的推論の仮定を「知っている」かどうかを尋ねるのは、見かけほど問題ではありません。答えは、ある意味では、はい、別の意味では、いいえでなければなりません。しかし、「いいえ」という意味で 私たちが何も知らない正しい答えであり、この意味での「知識」は妄想的なビジョンです。哲学者の困惑は、大部分において、この至福の夢から目覚めようとする彼らの不本意によるものです。
さらに物事を進めることにした場合は（アカデミックラインで）、オックスフォードジャーナルマインドで「因果推論」を検索することもお勧めします。ジャーナルのウェブサイトに検索ツールがあります。
タイトルからはそのように聞こえませんが、AngristとPischkeによる本「Mostly Harmless Econometrics」では、因果効果の推定、根本的な理論的根拠、および応用作業に役立つ手法についての幅広い議論について詳しく説明しています。彼らはすべてのテクニックとその基本的なアイデアを実際の例で説明していますが、気にしないのであれば大多数は経済学に関連しています。
反事実の概念をより技術的に扱いたい場合、この点に関する主要な論文は、Journal of the American Statistical AssociationのAngrist、Imbens and Rubin（1996）によるものです。そこでは、計器変数を使用して局所的な平均治療効果を特定する反事実に基づいて構築された因果効果フレームワークを確立します。