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相关不蕴涵因果

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相关不代表因果(英语:correlation does not imply causation)是科学统计学经常强调的重要观念,意思是若两个事物(统计学上会用变数代表)有明显的相关时(即当一件事出现,另一件事也出现),不一定表示两者之间有因果关系

例如说看到死刑判决越多,谋杀犯罪率越高,不代表两者间有关,尤其不代表死刑导致更多谋杀,有可能是谋杀案件增加导致更多死刑判决,或其他因素同时导致更多谋杀与更多死刑判决。

相关证明因果

相对地,相关证明因果(英语:correlation proves causation)、与此故因此拉丁语cum hoc ergo propter hoc)即是认为当两变数相关时,必有因果关系,这是一种非形式谬误

举例来说,若看到死刑判决变多的时候,也是谋杀犯罪率变高的时候,就认为死刑导致更多谋杀;或者看到对同一种犯罪,处罚受得越重的罪犯,再犯率越高,就认为严刑峻罚导致更多犯罪;或者看到越常被父母动用体罚的孩子,有越多的偏差行为,就认为体罚导致偏差行为;或者看到夏商周三代的末代君王都宠幸美女,就认为美女会导致一个朝代覆亡(像例如晋朝杜预为《左传》做的注里提到说“妹喜妲己褒姒,三代所由亡也”)等,在没有其他资料佐证的状况下,就有可能犯了与此故因此的谬误。

一个实际的例子是流行病学研究曾发现,接受激素替代疗法的妇女,发生冠心病的比率较一般人低,使医界一度认为激素替代疗法有预防冠心病的效果。然而后续的随机对照实验显示,激素替代疗法会使冠心病的发生率增加。重新分析资料后发现,接受激素替代疗法的妇女社会地位多半较高,她们通常有较好的饮食、运动习惯,因而比较不容易发生冠心病。[1]

参考文献

  1. ^ Lawlor DA, Davey Smith G, Ebrahim S. Commentary: the hormone replacement-coronary heart disease conundrum: is this the death of observational epidemiology?. Int J Epidemiol. June 2004, 33 (3): 464–7. PMID 15166201. doi:10.1093/ije/dyh124. 

参见

外部链接

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