表格或图中的规律告诉你什么东西一起变化，而不是为什么。写“X 导致 Y”，需要的不只是两列一起上升的数字。
这一页用一个原创示例说明怎样稳妥地读规律，并给出一个可重复使用的句式，适用于生物数据与探究里的题目。
为什么明显的规律也不能证明原因？
两个变量一起变动，有四种可能。
- X 确实导致 Y。
- Y 导致 X。
- 另一个因素 Z 同时推动了两者。
- 纯属巧合，样本小时尤其可能。
来自调查或观察的数据，本身无法区分这四种。受控实验可以，因为你只改变一个因素，其余保持不变。
示例：瓢虫与蚜虫
数据。 一位学生在同一天早上数了五块花园地块上的昆虫。
| 地块 | 瓢虫数量 | 蚜虫数量 |
|---|---|---|
| 1 | 2 | 40 |
| 2 | 5 | 90 |
| 3 | 8 | 150 |
| 4 | 11 | 210 |
| 5 | 14 | 260 |
题目： 关于瓢虫和蚜虫，你能得出什么结论？
第一步，用数值描述规律。 瓢虫从 2 只增加到 14 只时，蚜虫从 40 只增加到 260 只。瓢虫最多的地块，蚜虫数量是最少那块的 6.5 倍（260 ÷ 40 = 6.5）。
第二步，说明这是哪种关联。 两组数字一起增加，所以是正相关。
第三步，检验最直觉的因果解读。“瓢虫多导致蚜虫多”与我们已知的不符。瓢虫捕食蚜虫，所以方向可能是反的：瓢虫飞向食物更多的地块。
第四步，指出另一种可能并给出检验方法。 植物的健康状况或遮蔽条件可能同时影响两者。要检验这个说法，可以用网罩保护一部分植物，不让瓢虫靠近，再把蚜虫数量随时间的变化与没有加罩的植物比较。
稳妥的结论句式
用下面的句型，从数据中填空。
“当 [X] 从 [数值] 增加到 [数值] 时，[Y] 从 [数值] 增加到 [数值]。这显示 [正/负] 相关，暗示 [关联]。但这并不表示 [X] 导致 [Y]，因为 [其他解释]。只改变 X 的实验可以检验这一点。”
“暗示”和“与……相符”这类词，能让说法的力度刚好与数据相称。
要留意的错误
错误答案：“瓢虫导致蚜虫增加，因为图上两者都上升。”
这把规律的方向当成了原因的方向，也忽略了生物学里关于瓢虫的常识。
更正： 先描述规律，再用你所知的机制去判断。这里的捕食关系暗示蚜虫吸引了瓢虫，所以结论是相关，并带有一个合理的反向解释。
什么时候可以说因果？
满足以下条件时，因果说法才合理。
- 探究只故意改变一个变量，其余都受控制。
- 结果经过重复，或者生物学上有已知的机制。
例如，同一物种的植物除光照外条件完全相同，光照多的长得更高，而且方法经过重复，你就可以说结果支持光照影响生长。
自我检测
1. 一项对八个城镇的调查发现，汽车较多的城镇，哮喘患者也较多。一位学生写“汽车导致哮喘”。说出一个数据不能证明这点的理由。
显示答案
大城镇的汽车更多，人口也更多，所以两个数字都随城镇规模上升。城镇规模是第三个因素。空气质量、吸烟率等其他因素也没有被测量。
2. 在受控实验中，30 株豆苗在光照下生长，30 株在黑暗中生长，土壤、水和温度相同。十天后，光照组更高。写一个结论。
显示答案
在光照下生长的幼苗比黑暗中的更高，而且只有光照不同，所以结果支持光照影响幼苗高度。重复实验会使这个说法更有力。
3. 面对任何显示两个变量一起上升的表格，你会问哪个问题？
显示答案
方向会不会是反的？会不会有第三个因素同时推动两者？还要问样本数量有多少。
接下来
到生物数据与探究多做练习，并阅读探究中的局限应该怎样表述。遗传模型板展示一个相关的道理：模型预测一个比例，但较小的真实样本未必吻合，你可以用概率树与计数板来检验。
如果你的结论常被批为说得太满或太弱，一对一线上生物补习的老师有时间逐句检查你的措辞。