Dudaba si titular esta entrada como “The Book of Why y la madre que lo parió”.
Empecé a leer el libro a mediados de julio de 2026 como una lectura curiosa que fue despertándome dudas, inquietudes, posibles propuestas de para qué me serviría el operador “do(X)”… Y poco a poco, la sensación de incomodidad, incultura y casi desesperación fue invadiéndome a medida que avanzaban las páginas.
He acabado de leer el libro, no he entendido casi nada, pero creo que me he reconciliado con la curiosidad y ahora tengo ante mí un arduo camino para intentar llegar a alguna comprensión a partir de esta lista de referencias, un montón de páginas que no se cuántos meses o años tardaré en digerir:
- Dietz, J. (2026). Building actionable theories: The role of causal constructs. The Leadership Quarterly, 37(1), 101929. https://doi.org/10.1016/j.leaqua.2025.101929
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. https://miguelhernan.org/whatifbook
- Pearl, J. (2014a). Interpretation and identification of causal mediation. Psychological Methods, 19(4), 459–481. https://doi.org/10.1037/a0036434
- Pearl, J. (2014b). Reply to commentary by Imai, Keele, Tingley, and Yamamoto concerning causal mediation analysis. Psychological Methods, 19(4), 488–492. https://doi.org/10.1037/met0000022
- Pearl, J., Glymour, M., & Jewell, N. P. (2016). Causal inference in statistics: A primer (Reprinted with revisions). Wiley.
- Pearl, J., & Mackenzie, D. (2018). The book of why: The new science of cause and effect (First trade paperback edition). Basic Books. (Bib UPV B 0-16/01514).
- Tennant, P. W. G., Murray, E. J., Arnold, K. F., Berrie, L., Fox, M. P., Gadd, S. C., Harrison, W. J., Keeble, C., Ranker, L. R., Textor, J., Tomova, G. D., Gilthorpe, M. S., & Ellison, G. T. H. (2021). Use of directed acyclic graphs (DAGs) to identify confounders in applied health research: Review and recommendations. International Journal of Epidemiology, 50(2), 621–632. https://doi.org/10.1093/ije/dyaa213
- Textor, J., van der Zander, B., Gilthorpe, M. S., Liśkiewicz, M., & Ellison, G. T. (2016). Robust causal inference using directed acyclic graphs: The R package ‘dagitty.’ International Journal of Epidemiology, 45(6), 1887–1894. https://doi.org/10.1093/ije/dyw341
- VanderWeele, T. J. (2015). Explanation in causal inference: Methods for mediation and interaction. Oxford University Press.
- VanderWeele, T. J. (2016). Explanation in causal inference: Developments in mediation and interaction. International Journal of Epidemiology, 45(6), 1904–1908. https://doi.org/10.1093/ije/dyw277
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