Causaliteit en voorspelling zijn geen twee verschillende concepten Causale inferentie is fundamenteel een voorspellingsprobleem: je voorspelt de tegenfeitelijke situatie Randomistas vonden een paar slimme manieren om causaliteit zonder voorspelling te doen. Maar als je voorspelling oplost; krijg je causaliteit gratis

Bijvoorbeeld: wat is het effect van onderwijs op lonen? Idealiter zou je RCT doen. Je zou een natuurlijk experiment kunnen vinden dat probeert het te benaderen. Of, als je een echt goed voorspellingsalgoritme had, neem je Voorspelling(hoge opleiding|X) - Voorspelling(lage opleiding|X)

Causale inferentiemethoden hebben een grote interne validiteit, maar ze zijn zeer kwetsbaar. Je moet het grootste deel van je gegevens weggooien en je richten op deze kleine variatie. Het is moeilijk om externe validiteit te verkrijgen, en de resultaten zijn zelden robuust of betrouwbaar.