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区分相关与合理的因果说法

当两件事一起上升,很容易觉得其中一件导致了另一件。

本页内容
  1. 怎样检验因果说法?
  2. 例题(虚构)
  3. 常见错误是什么?
  4. 自测
  5. 接下来学什么?

相关是两件事一起变化的规律,因果说法则是说其中一件产生了另一件。前者可以在表格里看到;后者需要比表格更多的东西,所以措辞很重要。

每当议题来源说“X 导致 Y”时,就会用到这个技能。本课接在识别没有代表性的样本之后,属于数据解读与局限。这里的数据都是虚构的。

怎样检验因果说法?

依次做这些检查:

  1. 方向: 原因和结果会不会反过来?
  2. 第三因素: 有没有别的东西同时影响两者?
  3. 巧合: 少量个案会不会碰巧产生这种规律?
  4. 时间: 所谓的原因是不是先发生?
  5. 机制: 从原因到结果有没有可信的途径?
  6. 比较: 有没有公平的对照组?

通过的检查越多,措辞就可以越强。

例题(虚构)

一项虚构的 8 个班级的研究发现,去图书馆次数较多的班级,平均阅读分数较高。

班级每名学生每学期去图书馆次数平均阅读分数
1254
2458
3663
4970

(八行中只显示四行。)标题写着:“去图书馆提高阅读分数。”

方向: 阅读好的学生可能更喜欢图书馆,所以可能是分数带动了借阅。

第三因素: 家里阅读习惯更好的班级,可能两者都做得更好。

巧合与人数: 8 个班级是很少的数量。

比较: 没有哪个班为了研究而增加去图书馆的次数,所以数据比较的是现有群体。

公平的解读: 在这 8 个班里,去图书馆次数与阅读分数呈正相关。数据没有显示去图书馆导致分数更高。

公平的句子:“去图书馆更多的班级平均分数更高;这与阅读练习有帮助的想法相符,但这项研究无法排除其他解释。”

常见错误是什么?

错误答案:“表格证明去图书馆越多,阅读就越好。”

这位学生看到规律就把它当成了机制。纠正方法是至少指出一种其他解释,例如方向相反或第三因素,并把“证明”和“导致”换成证据能支持的措辞。

自测

所有数据均为虚构。

1. 在一个虚构的城镇,七月的雪糕销量和晒伤个案都上升。请说出一个可能的第三因素。

查看答案

炎热晴朗的天气同时增加了两者。雪糕不一定导致晒伤。

2. 在一项虚构调查中,睡得更久的学生分数更高。请说出原因可能反过来的一种方式。

查看答案

对学习有信心的学生可能比较不焦虑,因而睡得更好,所以成绩较好也可能带来更好的睡眠。

3. 选出更好的措辞:(a)“骑单车上学让学生更健康。”(b)“在这个样本中,骑单车上学的学生体能测试分数更高。”

查看答案

(b)。 它描述了实际测量到的结果。(a) 声称了因果,而单次比较无法证明这一点。

接下来学什么?

再谨慎的说法也依赖完整的数据,所以最后一课是说明缺失数据,不自己编造数值。之后可以做综合练习。

谨慎措辞是一项靠反馈进步的技能,这正是线上一对一 Global Perspectives 补习可以帮上忙的地方。

常见问题

相关(association)和因果(causation)有什么区别?

相关是指两件事倾向于一起变化。因果是指一件事的变化产生了另一件事的变化。相关比较容易显示,所以谨慎的作者会写“与……有关”,除非证据支持更强的说法。

什么是混杂因素(confounding factor)?

它是同时影响你所看的两件事的第三个因素。炎热的天气会同时提高雪糕销量和游泳人数,所以雪糕和游泳之间的关联,并不表示其中一个导致另一个。

我可以说一件事导致另一件事吗?

可以,只要证据够强:有公平的比较、原因先于结果、有可信的机制,并且考虑过其他解释。即使这样,谨慎的作者也会写“很可能”或“证据显示”,而不是“证明”。

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