Теперь давайте посмотрим, как те же данные будут обработаны с помощью структурной причинно-следственной модели. В первую очередь, прежде чем даже посмотрим на данные, нарисуем диаграмму причинности (рис. 53). На ней представим причинно-следственную историю, стоящую за данными, согласно ей стаж «слушает» образование, а зарплата — и то и другое. Фактически мы определили важные вещи, просто взглянув на диаграмму. Если бы наша модель была неправильной и EX было бы причиной ED, а не наоборот, то стаж был бы конфаундером и подбор сотрудников с аналогичным опытом был бы полностью уместным. С ED как причиной EX стаж выступает в роли посредника. Как вы уже наверняка знаете, если перепутать медиатор с конфаундером, мы совершим один из самых страшных грехов в области причинного вывода, что приведет к вопиющим ошибкам. Конфаундер нуждается в поправке, медиатор ее не допускает.

До этого момента в книге я использовал весьма неформальное слово «слушание», чтобы показать, что я имею в виду под стрелками на диаграмме причинности. Но теперь пришло время добавить немного математической плоти к этой концепции. Именно здесь структурные причинно-следственные модели отличаются от байесовских сетей или регрессионных моделей. Когда я говорю, что зарплата слушает образование и стаж, я имею в виду, что такова математическая функция этих переменных: S = f_S (EX, ED). Но нам нужно учитывать индивидуальные вариации, поэтому мы расширяем эту функцию и записываем ее как S = f_S (EX, ED, U_S), где U_S означает ненаблюдаемые переменные, которые влияют на заработную плату. Мы знаем, что эти переменные существуют (например, Элис дружит с президентом компании), но они слишком разнообразны и многочисленны, чтобы явно включить их в нашу модель.

Рис. 53. Диаграмма причинности, показывающая эффект воздействия образования (ED) и стажа (EX) на зарплату (S)