「相关不等于因果」人人会背，然后呢？
某国的一项健康调查发现：
每天饮酒超过两杯的人，患骨质疏松症的可能性更高。
你有这个习惯。看完这条，你要不要少喝？
它告诉你不该做什么，没告诉你该做什么。
真正的问题是：这条相关性，到底是哪一种？
什么都不用改。继续喝，骨头该怎样怎样。
要少喝。 这是唯一一个「少喝能保住骨头」的情形。
少喝对骨头没用。真要解决，得去治骨头。
少喝对骨头也没用。该做的是去动起来。
在下结论之前，先过一道最便宜的关
书里举的 · 都是真数据
过去 200 年，英国的面包价格稳步上升。同一段时间里，威尼斯的海平面也在稳步上升。
2000—2009 年，美国人均奶酪消费量稳步上升。同一段时间里，被床单缠住以致殒命的人数，也在稳步上升。
书里的评语很毒：试图找出把它们联系起来的因果关系，往好了说是创造力丰富，但极大的可能是纯属搞笑。
「p<0.05，显著！」——于是就当成一个重要发现讲出去了。
它说的是：这组数据里观察到的相关性，比纯随机波动能造出来的更强。
它没有说：这个关系对人的生活有现实意义。也没有说：这是因果。
书的原话：科学家说「统计显著」，指的就是这个，而非类似「这种关系对人类的生活具有现实意义」等无凭据的断言。
排掉 A 之后，怎么在 B、C、D 里选
「我们试试看，看会发生什么。」
试一下新方案、改个文案、换个供应商——这不叫实验，这叫试。
两个特征缺一不可：
第二条才是难的那条。
前两级只能控住你想得到的变量。第三级控住的是所有变量，包括你从来没想过要控的。
投硬币把 100 个人分成两组，你会发现两组里——
女性人数大致相同，16 岁的人数大致相同。然后：
喜欢泰勒·斯威夫特的人数、天秤座的人数、高尔夫球爱好者的人数、不吃早饭就上学的人数……也都大致相同。
一个把哲学难题变成可执行动作的视角
因果，就是「对干预下发生之事的总结」。
别再把因果当成藏在相关性背后那个神秘的、不可观测的东西。
它就是：你上手去改之后，还剩下的那条相关性。
本章最好用的一个例子
你注意到：气压计指针的位置，和接下来的天气有关系。
那么——指针的位置，会导致天气变化吗？
怎么查？书给的办法简单到近乎无赖：
你可以打开气压计的盒子，伸手进去抵住气压计指针，将它推到你中意的位置。
推完，天气变了吗？
没变。所以指针不是原因，它只是信号。
不是问：它们之间有没有那种神秘的联系。
而是问：如果我伸手进去改动它，另一头会不会跟着动？
不能做实验的事，占了真实世界的大多数
第一个发现「环境致癌因素」的人
他注意到一件事：烟囱清洁工比其他人更容易患阴囊癌。
如果按黄金标准办，应该这么做：把一批人随机分两组，一组每天接触大量烟灰，另一组不接触，然后比发病率。
这个实验不该做，也不能做。
那波特怎么办？
（到 20 世纪 20 年代，与不接触焦油或矿物油的工人相比，死于阴囊癌的烟囱清洁工人数是前者的 200 倍。）
相关性有多强？烟囱清洁工的发病率高到很难想象还有第三个因素能解释它。
换个情境还成立吗？波兰的烟囱清洁工呢？阿塞拜疆呢？澳大利亚呢？不同背景下各种干扰因素不一样，结果却一样——那就更像因果。
因必须先于果。这一条直接排掉了模型 C：不可能是阴囊癌让人变成了烟囱清洁工。
接触越多，得病越多吗？抽烟越多，肺癌风险越大吗？有这条曲线，因果的分量就重得多。
说得出机制吗？烟灰在生物学层面怎么致癌？说得出，论证就硬。
另一个领域有没有同构的案例？烟灰怎么作用于人体，可以类比烟草烟雾怎么作用于人体。
他提出这些标准，并不是要把它们变成一类假定性的、简单粗暴的判别准则。
但今天它就是被这么用的——各个领域的人引用它，当作因果的证据支撑。
超大质量黑洞
几乎每个庞大星系的中心，都有一个巨大的黑洞，质量可能是太阳的数百万甚至数十亿倍。
天体物理学家观测到：中心黑洞的质量，和所在星系的恒星总质量相关。
是黑洞决定了星系？是星系决定了黑洞？还是有共同的原因？
没人能去调一下某个星系的质量，再看黑洞变不变。
这一节能让你听懂一半的法庭辩论
「吸烟致癌。」
说的是两类事物之间的关系。
随机对照实验、希尔准则——本章讲的所有方法，做的都是这个。
「张先生的肺癌，是他抽了四十年烟造成的。」
说的是这一次、这一个人。
查法完全不同：不是做实验，是追溯这一件事的链条。
车祸中，有人被安全带缠住脖子窒息而亡。
单称因果上：这一次，是安全带导致了这个人的死亡。
一般因果上：把安全带当杀人凶器，是个错误的结论——它的设计初衷是救命。
两句话都对。因为它们根本不是在回答同一个问题。
香烟公司的论证是这样的：
「人们无法证明某个特定的癌症，是由某个特定的吸烟行为造成的。」
这句话——对单称因果是正确的，对一般因果是错的。
而它要推翻的责任，属于一般因果。
拿一件你们公司/行业里正在争的事，两两一组，把它拆成两问：
然后回答一个问题：你们一直在争的，到底是哪一个？
于是走向另一个极端：所有观察性研究都被一句话打发掉。
按这个标准，「吸烟致癌」也不成立——那个随机对照实验永远做不了。
做不了实验时，还有一整套办法：强度、一致性、时效性、量效、合理性、类比。
它们给不了实验那样的确定性，但它们给的东西远远不是零。
真正该丢掉的不是观察性证据，是「看到相关就默认模型 B」这个习惯。
但书紧接着承认了一件事：
在复杂难辨的情况下，我们对因果关系的理解几乎总是有缺陷的。
于是下一个问题变成：带着一个必然不完整的理解，怎么还能好好做决定？
第 4 章：向概率思维彻底转变
| → ↓ 空格 | 下一页 |
| ← ↑ | 上一页 |
| Home / End | 首页 / 末页 |
| N | 讲稿面板 |
| O | 缩略图总览 |
| F | 全屏 |
| P | 讲义模式（可打印） |
| Esc | 关闭浮层 |
| ? | 本帮助 |