Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

5

603
9

文字

分享

5
603
9

相關、因果,傻傻分不清楚

活躍星系核_96
・2022/03/10 ・3495字 ・閱讀時間約 7 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文轉載自 Liou YanTing 臉書【相關、因果,傻傻分不清楚】

文/劉彥廷

你一定曾經在網路上看過類似像這樣的研究:

  • 「婚禮花費越高,離婚率越高」
  • 「家中藏書越豐富,小朋友越聰明」
  • 「性生活越活躍的人,越少生病,身體越健康」
  • 「抽雪茄的人更長壽」

不曉得你看到這些訊息時,第一反應會是什麼?

是嘴角上揚,莞爾而笑;還是點點頭,對結論表示贊同;又或者是眉頭緊蹙,心想:「嗯……好像哪裡怪怪的。」面對這些試圖告訴你「兩個事件關聯性」的資訊,有思辨習慣的人,會如何思考、解讀它們呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

今天,就來和你分享一下,要正確理解這些訊息,得先有個概念,叫做——「相關,並不等於因果」。

圖/劉彥廷

冰淇淋銷售量與溺死人數

重要的事多說一遍:「相關,不等於因果。」

舉個經典的案例,「研究發現,冰淇淋銷售量越高,溺水死亡人數越多」,也就是「冰淇淋銷量」和「溺死人數」這兩個事件,或者說變數——呈現了「高度正相關」。

相信看到這樣的訊息,任何心智能力正常的人,都不會下結論說:冰淇淋「造成」了溺水。因為所有人都知道,「冰淇淋銷量」與「溺死人數」雖然有相關,但它們並沒有因果關係。

那問題就來了,「為什麼沒有因果關係的兩個事件,彼此會有相關呢?」

聰明的你,一定已經想到了。在這個例子的背後,藏著另一個變因,叫做——「季節」。在夏天,冰淇淋賣得好,銷售量高;同時,在夏天,去玩水的人比較多,意外溺水身亡的人也比較多。這兩個「獨立的事件」,同時並列在一起,就讓「冰淇淋銷量」和「溺死人數」有了相關性。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

一旦我們將「季節」這個變因排除,用科學語言來說,叫做「控制住」——兩個事件的相關性就消失了。

表面上相關的史丹佛棉花糖實驗

在日常生活中,有些事件的相關性很單純,就像冰淇淋與溺水的例子,不會讓人誤判,讓人真的以為它們有因果關係。但有很多例子,就沒這麼容易判斷了,甚至,連受過專業訓練的科學家也會誤判。例如你可能聽過的經典實驗——「史丹佛棉花糖」實驗。

史丹佛大學的研究人員找了一群孩子,讓他們單獨待在房間中,並在面前放置一顆棉花糖,接著告訴他們:「如果你能堅持 15 分鐘,不把這顆棉花糖吃掉,你就能得到兩顆棉花糖。」

之後,研究人員對這些孩子們進行了多年的追蹤,並得出一個結論:「那些沒有在一開始吃掉棉花糖的小朋友,也就是擁有『延遲滿足能力』的小朋友,有更好的人生表現。」

這個實驗的結論以及它帶來的啟發,對兒童教育有著極大的影響。許多家長、老師都不約而同的,開始強調要訓練、培養孩子的「延遲滿足能力」。你在博客來搜尋「棉花糖」這幾個關鍵字,也能查到一堆親子教養的書籍。

但你知道嗎?這個實驗結論已經被證明是有問題的了!

後來有研究團隊又重複做了實驗,但這次,他們特別將「家庭背景」這項因素控制起來,結果發現,「延遲滿足能力」與「未來成就」的相關性就不見了。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

什麼意思呢?翻譯成白話文就是:決定小朋友未來成就的主要因素,並不是什麼延遲滿足的能力,而是你家裡有沒有錢啊!

那些家裡有錢的小朋友,對他們來說,平常有太多機會可以吃到好吃的糖果、零食,當然實驗時,更容易忍住不吃棉花糖;而家裡越有錢,將來越有機會取得成功,這不是很理所當然的事情嗎?

你看,連這麼有名的實驗,都會犯「相關不等於因果」的錯誤。那我們應該如何正確地看待,這些「表面上有相關」的兩個事件呢?

有相關的五種可能性

當我們說 A 和 B 有相關時,從邏輯的角度來看,有五種可能,接下來我們會依序來舉例說明一下。

圖/劉彥廷

相關不是因果,是 A 造成 B,還是 B 造成 A?

舉個例子,研究發現「性生活越活躍的人,越少生病,身體越健康」。

這則訊息最直觀的解讀也許是,「性生活會讓人更健康」,這叫 A 造成了 B。但有沒有可能反過來是 B 造成了 A 呢?也就是──不是性生活讓人健康,而是越健康的人,才可能有活躍、高頻率的性生活啊!

這樣的思考、解讀,是不是也是一種可能,而且更合理呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

並非是完整的原因,A 造成 B,但 C 也會造成 B

這種情況簡單來說,就是「一果多因」。我們在現實世界遇到的許多問題,都屬於這一類型。

舉個例子,如果想要證明「死刑具有嚇阻力」,你覺得,需要什麼樣的數據或資料呢?以下是兩種常見的答案:

  • 第一種,上網找已經廢除死刑的國家,比較這個國家在廢除死刑前後,犯罪率的變化。如果在廢除死刑後,犯罪率有顯著的上升,那麼就證明了——「死刑的確具有嚇阻力」。
  • 第二種,上網找找看,有沒有「曾經」廢除死刑,但之後又恢復死刑的國家,比較這個國家在恢復死刑前後,犯罪率的變化。如果在恢復死刑後,犯罪率有顯著的下降,那麼就證明了——「死刑的確具有嚇阻力」。

這兩種答案,雖然切入的角度不一樣,但背後的思考邏輯都相同,都是試圖以死刑和犯罪率的「因果關係」,來證明死刑具有嚇阻力。

但如果我們再多想一層,這兩組數據,真的可以證明「死刑和犯罪率具有因果關係」嗎?要知道,犯罪是一個複雜的社會問題,影響犯罪率高低的原因有很多,而有沒有死刑,只是眾多原因之一,並不是唯一。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

所以,以第一組數據來說,一個國家在廢除死刑後,犯罪率上升。除了廢死這個原因,導致了犯罪率上升外,還有沒有可能有其他原因?比如說,在廢除死刑時,剛好遇到了金融海嘯,或是某個重大災難,導致社會動盪不安、失業率上升,犯罪率也連帶跟著上升。

同樣道理,對於第二組數據來說,一個國家在恢復死刑後,犯罪率下降。除了死刑導致犯罪率下降這種解釋外,有沒有一種可能是,犯罪率下降的原因,是因為這個國家基礎教育做得好、人民素質足夠高,即便沒有死刑,犯罪率也會下降。

在沒有「排除」、「控制」影響犯罪率的「其他變因」之前,如何保證犯罪率的上升或下降,真的是因為死刑存廢所造成的呢?

C 造成 A,同時,C 也會造成 B

前面提到的「冰淇淋與溺水」、「棉花糖實驗」都是這樣的例子,也就是存在一個「隱藏變因」C,同時影響了 A 和 B,以下我再提幾個例子:

  • 像是「家中藏書越豐富,小朋友越聰明」,你覺得是大量的藏書,讓孩子變得更聰明了,還是有其他隱藏變因,會讓家中藏書更豐富,同時,也會讓小朋友更聰明呢?
  • 又或者是「哈佛畢業生薪水比它校畢業生高」,你覺得是念哈佛,會讓你薪水更高,還是有其他隱藏變因,會讓你容易申請上哈佛,同時,也容易拿到較高的薪水呢?

聰明的你,一定能想到答案。

偽相關,又稱「純屬巧合」

這種純屬巧合的相關,也被稱為「偽相關」。美國有個網站,就蒐集了許多偽相關的數據案例,其中有不少讓人哭笑不得的例子。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

例如:「影星尼可拉斯凱吉拍過的電影」和「游泳池溺死人數」,呈現高度正相關;「美國小姐的年齡」和「因取暖設備喪命的人數」,也呈現高度正相關。

看到「有關聯性」,先別急著下定論

行文至此,也寫了快 3000 字。

感謝你願意看完這篇文章,在注意力稀缺的時代,要在社群媒體上看完一篇 3000 字的文章,實屬不易;希望你的大腦還承受得住,沒有當機。

最後總結整理一下,以後若看到一則訊息,試圖告訴你「兩個事件的關聯性」時,在接受它之前,不妨試著先在腦中思考這幾個問題:

  1. 是前者造成了後者,還是,後者造成了前者其實也說得通呢?——就像「性生活和身體健康」的例子。
  2. 有沒有其他可能的原因,也會造成同樣結果?——就像死刑嚇阻力的例子。
  3. 有沒有隱藏變因會同時影響兩者?——就像「冰淇淋和溺水」和經典的「棉花糖實驗」的例子。
  4. 有沒有可能是純屬巧合?
圖/GIPHY
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
所有討論 5
活躍星系核_96
778 篇文章 ・ 128 位粉絲
活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

0

0
0

文字

分享

0
0
0
純淨之水的追尋—濾水技術如何改變我們的生活?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/04/17 ・3142字 ・閱讀時間約 6 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文與 BRITA 合作,泛科學企劃執行。

你確定你喝的水真的乾淨嗎?

如果你回到兩百年前,試圖喝一口當時世界上最大城市的飲用水,可能會立刻放下杯子——那水的顏色帶點黃褐,氣味刺鼻,甚至還飄著肉眼可見的雜質。十九世紀倫敦泰晤士河的水,被戲稱為「流動的污水」,當時的人們雖然知道水不乾淨,但卻無力改變,導致霍亂和傷寒等疾病肆虐。

十九世紀倫敦泰晤士河的水,被戲稱為「流動的污水」(圖片來源 / freepik)

幸運的是,現代自來水處理系統已經讓我們喝不到這種「肉眼可見」的污染物,但問題可還沒徹底解決。面對 21 世紀的飲水挑戰,哪些技術真正有效?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

19 世紀的歐洲因為城市人口膨脹與工業發展,面臨了前所未有的水污染挑戰。當時多數城市的供水系統仍然依賴河流、湖泊,甚至未經處理的地下水,導致傳染病肆虐。

1854 年,英國醫生約翰·斯諾(John Snow)透過流行病學調查,發現倫敦某口公共水井與霍亂爆發直接相關,這是歷史上首次確立「飲水與疾病傳播的關聯」。這項發現徹底改變了各國政府對供水系統的態度,促使公衛政策改革,加速了濾水與消毒技術的發展。到了 20 世紀初,英國、美國等國開始在自來水中加入氯消毒,成功降低霍亂、傷寒等水媒傳染病的發生率,這一技術迅速普及,成為現代供水安全的基石。    

 19 世紀末的台灣同樣深受傳染病困擾,尤其是鼠疫肆虐。1895 年割讓給日本後,惡劣的衛生條件成為殖民政府最棘手的問題之一。1896 年,後藤新平出任民政長官,他本人曾參與東京自來水與下水道系統的規劃建設,對公共衛生系統有深厚理解。為改善台灣水源與防疫問題,他邀請了曾參與東京水道工程的英籍技師 W.K. 巴爾頓(William Kinnimond Burton) 來台,規劃現代化的供水設施。在雙方合作下,台灣陸續建立起結合過濾、消毒、儲水與送水功能的設施。到 1917 年,全台已有 16 座現代水廠,有效改善公共衛生,為台灣城市化奠定關鍵基礎。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
圖片來源/BRITA

進入 20 世紀,人們已經可以喝到看起來乾淨的水,但問題真的解決了嗎? 科學家如今發現,水裡仍然可能殘留奈米塑膠、重金屬、農藥、藥物代謝物,甚至微量的內分泌干擾物,這些看不見、嚐不出的隱形污染,正在成為21世紀的飲水挑戰。也因此,濾水技術迎來了一波科技革新,活性碳吸附、離子交換樹脂、微濾、逆滲透(RO)等技術相繼問世,各有其專長:

活性碳吸附:去除氯氣、異味與部分有機污染物

離子交換樹脂:軟化水質,去除鈣鎂離子,減少水垢

微濾技術逆滲透(RO)技術:攔截細菌與部分微生物,過濾重金屬與污染物等

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這些技術相互搭配,能夠大幅提升飲水安全,然而,無論技術如何進步,濾芯始終是濾水設備的核心。一個設計優良的濾芯,決定了水質能否真正被淨化,而現代濾水器的競爭,正是圍繞著「如何打造更高效、更耐用、更智能的濾芯」展開的。於是,最關鍵的問題就在於到底該如何確保濾芯的效能?

濾芯的壽命與更換頻率:濾水效能的關鍵時刻濾芯,雖然是濾水器中看不見的內部構件,卻是決定水質純淨度的核心。以德國濾水品牌 BRITA 為例,其濾芯技術結合椰殼活性碳和離子交換樹脂,能有效去除水中的氯、除草劑、殺蟲劑及藥物殘留等化學物質,並過濾鉛、銅等重金屬,同時軟化水質,提升口感。

然而,隨著市場需求的增長,非原廠濾芯也悄然湧現,這不僅影響濾水效果,更可能帶來健康風險。據消費者反映,同一網路賣場內便可輕易購得真假 BRITA 濾芯,顯示問題日益嚴重。為確保飲水安全,建議消費者僅在實體官方授權通路或網路官方直營旗艦店購買濾芯,避免誤用來路不明的濾芯產品讓自己的身體當過濾器。

辨識濾芯其實並不難——正品 BRITA 濾芯的紙盒下方應有「台灣碧然德」的進口商貼紙,正面則可看到 BRITA 商標,以及「4週換放芯喝」的標誌。塑膠袋外包裝上同樣印有 BRITA 商標。濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣,並且沒有拉環設計,底部則標示著創新科技過濾結構。購買時仔細留意這些細節,才能確保濾芯發揮最佳過濾效果,讓每一口水都能保證潔淨安全。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣,並且沒有拉環設計 (圖片來源 / BRITA)

不過,即便是正品濾芯,其效能也非永久不變。隨著使用時間增加,濾芯的孔隙會逐漸被污染物堵塞,導致過濾效果減弱,濾水速度也可能變慢。而且,濾芯在拆封後便接觸到空氣,潮濕的環境可能會成為細菌滋生的溫床。如果長期不更換濾芯,不僅會影響過濾效能,還可能讓積累的微小污染物反過來影響水質,形成「過濾器悖論」(Filter Paradox):本應淨化水質的裝置,反而成為污染源。為此,BRITA 建議每四週更換一次濾芯,以維持穩定的濾水效果。

為了解決使用者容易忽略更換時機的問題,BRITA 推出了三大智慧提醒機制,確保濾芯不會因過期使用而影響水質:

1. Memo 或 LED 智慧濾芯指示燈:即時監測濾芯狀況,顯示剩餘效能,讓使用者掌握最佳更換時間。

2. QR Code 掃碼電子日曆提醒:掃描包裝外盒上的 QR Code 記錄濾芯的使用時間,自動提醒何時該更換,減少遺漏。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

3. LINE 官方帳號自動通知:透過 LINE 推送更換提醒,確保用戶不會因忙碌而錯過更換時機。

在濾水技術日新月異的今天,濾芯已不僅僅是過濾裝置,更是智慧監控的一部分。如何挑選最適合自己需求的濾水設備,成為了健康生活的關鍵。

人類對潔淨飲用水的追求,從未停止。19世紀,隨著城市化與工業化發展,水污染問題加劇並引發霍亂等疾病,促使濾水技術迅速發展。20世紀,氯消毒技術普及,進一步保障了水質安全。隨著科技進步,現代濾水技術透過活性碳、離子交換等技術,去除水中的污染物,讓每一口水更加潔淨與安全。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
(圖片來源 / BRITA)

今天,消費者不再單純依賴公共供水系統,而是能根據自身需求選擇適合的濾水設備。例如,BRITA 提供的「純淨全效型濾芯」與「去水垢專家濾芯」可針對不同需求,從去除餘氯、過濾重金屬到改善水質硬度等問題,去水垢專家濾芯的去水垢能力較純淨全效型濾芯提升50%,並通過 SGS 檢測,通過國家標準水質檢測「可生飲」,讓消費者能安心直飲。

然而,隨著環境污染問題的加劇,真正的挑戰在於如何減少水污染,並確保每個人都能擁有乾淨水源。科技不僅是解決問題的工具,更應該成為守護未來的承諾。濾水器不僅是家用設備,它象徵著人類與自然的對話,提醒我們水的純淨不僅是技術的勝利,更是社會的責任和對未來世代的承諾。

*符合濾(淨)水器飲用水水質檢測技術規範所列9項「金屬元素」及15項「揮發性有機物」測試
*僅限使用合格自來水源,且住宅之儲水設備至少每6-12個月標準清洗且無受汙染之虞

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

2

3
7

文字

分享

2
3
7
逼近上帝視角——用「統計學」探討因果關係
研之有物│中央研究院_96
・2022/06/15 ・4930字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/郭雅欣、簡克志
  • 美術設計/蔡宛潔

因果關係怎麼研究?

在日常生活的經驗裡,我們往往習慣以主觀的角度來認定因果關係的存在,但在數理統計的協助下,因果關係可以擁有科學定義,並且可以驗證。中央研究院「研之有物」專訪院內統計科學研究所黃彥棕研究員,他的主要研究便是以數理統計的方式來探討因果關係(例如生物體的複雜機轉)。有了統計方法,人類也能接近上帝視角,找出因果關係的存在。

中研院統計所研究員黃彥棕,擅長以數理統計的方式來思考因果關係。圖/研之有物

以數理統計驗證因果關係

我們絕大多數人相信「凡事必有因果」這句話,例如今天腹瀉,是因為昨天晚餐吃壞肚子;考試沒考好,是因為書念得不夠。但是仔細想想,造成今天拉肚子的原因,除了昨天的晚餐之外,還有沒有別的可能?影響考試成績的因素,除了書念得夠不夠之外,考試環境、考題難易度也都會影響。

所以,我們究竟該如何確定兩件事有因果關係?有沒有什麼科學方法,可以讓我們帶著十足的把握,說出「X 就是造成 Y 結果的原因」這樣的話語?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

中研院統計所研究員黃彥棕,擅長以數理統計的方式來思考因果關係,除此之外他更進一步在數學上探討「X 透過何種機制造成 Y」,也就是所謂的「因果中介效應」。有興趣的讀者,可以參考「研之有物」之前專訪黃彥棕老師的文章〈喝酒臉紅易罹癌?小時候家裡窮會胖?統計學家黃彥棕來解答〉。

回到因果關係,黃彥棕說到:「因果關係是屬於上帝視角。」也就是說,兩件事之間究竟有無因果關係,理論上只有全知者才知道,而我們能做的,是以數理統計的方式,「從人類視角盡可能地逼近上帝視角,來判斷因果關係是否存在。」

何謂因果關係?

為什麼說「因果存在與否只有上帝才知道」?因果關係建立在「反事實」,如果有一個事實是「打疫苗,就不容易感染 COVID-19」,則我們必須驗證是否「不打疫苗,就容易感染 COVID-19」,這就是反事實。有了事實與反事實的比對,我們才能說「打疫苗」與「不易感染 COVID-19」有因果關係。

不過,除非有時光機或平行宇宙,否則我們不可能讓全世界的人打疫苗,並觀察感染情況;然後又讓全世界的人都不打疫苗,並再次觀察染病狀況。只有全知者才能同時觀察這兩個平行宇宙,得知因果關係。黃彥棕說,身處現實世界的我們,只能盡可能地逼近這個結果。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

用數學語言來描述因果關係,最被廣泛使用的架構是由美國統計學家 Donald Rubin 提出的反事實結果(counterfactual outcome)或潛在結果(potential outcome)。值得一提的是,過去 Rubin 也曾與 2021 年諾貝爾經濟學獎得主 Joshua Angrist 和 Guido Imbens 共同發表重要論文〈使用工具變量確認因果效應〉。

以下我們就以疫苗和傳染病為例,以反事實架構來說明「X 導致 Y」的群體因果效應。先假設 X 為民眾施打疫苗與否( 0:不打疫苗,1:打疫苗),而 Y 為得傳染病與否(0:不染病,1:染病),並使用期望值 E 來描述群體平均效應,詳細如下圖。

為了要取得因果關係,我們必須有兩個獨立的平行世界,分別是 X=1 和 X=0,再去比較這兩個世界中 X 如何導致 Y 的發生。圖/研之有物
(資料來源|黃彥棕)

如果我們觀察到 E[Y(X=1)]=0.1,也就是有打疫苗的人染病機率是 10 %。那麼在反事實因果推論的基礎上,我們必須檢驗 E[Y(X=0)] 等於多少,也就是不打疫苗的染病機率。只要 E[Y(X=1)] ≠ E[Y(X=0)],就代表 X 和 Y 之間具有因果關係。

然而,實務上打完疫苗的人不可能再回復到沒打疫苗的狀態,因此我們沒有辦法再次對同一群母體樣本做實驗來驗證因果關係,僅能退而求其次,「盡量貼近」因果關係。那麼,要怎麼做呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

有反事實的對照,才有因果關係。

逼近神的因果視角

如果我們把全世界的人分成兩半,其中一半打疫苗、另一半不打疫苗,然後用打疫苗的那一半代表一個宇宙(事實),不打疫苗的代表另一個宇宙(反事實),不就創造出兩個平行宇宙了嗎?

這是一種很直觀的逼近方法,但若要讓一半的人能夠代表一整個宇宙,則有一個重要的前提:這兩個宇宙裡的人是隨機分配的,也就是這兩群人在各個層面都很相似,例如年齡、性別、健康狀況甚至政治傾向等,以專業術語來說就是必須具有可互換性(exchangeability)。藥廠在做疫苗人體實驗時,就必須以非常嚴謹的方式讓受試者盡可能達到隨機分配,才能得到「疫苗是否有效」的科學結果。

不過,在大多數狀況下,我們很難做到隨機分配。舉例來說,臺灣開放施打 COVID-19 疫苗後,截至 2021 年 10 月 29 日為止,有將近 1700 萬人施打第一劑疫苗,但我們不能把這 1700 萬人視為有打疫苗的宇宙,而另一群沒打疫苗的 600 萬人視為沒打疫苗的宇宙,因為打不打疫苗是人民自由選擇的結果,有很多因素會影響個人選擇,例如比較有健康意識,或是比較年輕、不擔心副作用的人,可能就比較傾向打疫苗。

即使統計結果顯示出打疫苗的人,感染 COVID-19 的比例真的比較低,我們也很難分辨是因為打疫苗,還是他們本來就比較年輕?或本來就比較健康?「這是所謂的『觀察型研究』,容易出現因果推論謬誤的原因。」黃彥棕說。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

然而,我們可以用數理統計的方式逼近真實的因果效應,例如控制年齡、健康狀況——兩方都取 50~60 歲的年齡層,並且都是沒有心血管疾病的人等。黃彥棕說:「我們依據自己的背景知識,知道有哪些因素會影響隨機性,然後使用統計的方式,把它們抓出來做控制。」

理論上統計學家可以把所有可能造成偏誤的因子都舉出來,透過一層層地篩選、限縮,最後得出許多個小小的族群,讓隨機性成立。

之後,透過每一組小小的隨機族群(例如年齡 50~60 歲、沒有心血管疾病、男性、具健康意識……等,統稱為 C),讓 Y 的發生和特定條件 C 之下的 X 群體無關,我們就可以得到逼近兩個平行宇宙的資料(有打疫苗、沒打疫苗),最後再把各族群的結果加權平均回來。就可以貼近上帝視角的因果效應。

以數學語言來說,就是讓條件期望值(E[Y|X=x , C=c)])的計算透過加權平均等同於反事實結果之期望值(E[Y(X=x)])的效果。我們沒有時光機,無法透過事實/反事實結果之期望值檢驗全體打疫苗和不打疫苗的因果關係(E[Y(X=1)] ≠ E[Y(X=0)] 嗎?);但是我們可以透過各種條件的篩選和限縮,去計算每個具備可互換性小群體的條件期望值,最後加權平均回來,檢視打疫苗與得病與否的因果關係(∑c E[Y|X=1 , C=c]*P(C=c) ≠ ∑c E[Y|X=0 , C=c]*P(C=c)嗎?),這才是實務上的作法。

問題來了,要怎麼知道我們是否窮舉了所有可能造成偏誤的因子?我們的確不知道,只有上帝知道,這是個假設,而且是個很難驗證的假設。

實務上,我們不可能同時觀察 X=1 和 X=0 的世界,只能分別獲得 X 和 Y 的相關性。要如何從相關性去檢視因果關係呢?透過統計學上的篩選和限制,我們如果可以讓 X=1 vs. X=0 的隨機性成立,就可以進一步驗證 X 和 Y 的因果關係。為方便說明,圖片的數學式為簡單條件期望值計算,不考慮加權平均。圖/研之有物(資料來源|黃彥棕)

「在控制了年齡、性別、健康狀況等條件的情況下,我們希望可以讓隨機性成立。」

黃彥棕的研究讓因果關係在嚴謹的數學架構下,得以辨證、溝通,而不是只仰賴直觀的思考。因果的存在變得更加科學化,而這也使因果的探討可以進入更深的層次。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

被競爭結果和時間擾亂的因果關係

更進階的因果探討層次,是將時間因素考慮進來。黃彥棕以「B 型肝炎」造成「肝癌」,然後導致「死亡」為例,若想探討這三者間的因果關係時,會發生一個問題,那就是有 B 型肝炎的人,有可能容易因猛爆性肝炎而直接死亡,而這樣的個案在統計上,因為他並沒有得到肝癌,而對「肝癌」這個中介因子造成了「保護」的效果。

「這就是肝癌和死亡這兩個競爭結果造成的影響,而這個競爭關係又會隨著時間推移而改變。肝癌、死亡有時間進程關係,一旦 B 型肝炎患者因猛爆性肝炎死亡了,他就不可能再得肝癌。」更清楚地說,B 型肝炎患者可能還「來不及」得肝癌,就因猛爆性肝炎直接跳到死亡。在界定 B 型肝炎與肝癌之間的因果關係時,這樣的結果會造成偏誤。

黃彥棕將時間因素考慮進來的方法,是把整個時程切割成非常多小段,在每個小段創造一個反事實架構,也就是分析每一位在某小段時間活著的 B 型肝炎患者,把他們分成已得到肝癌及還沒得到肝癌,並考慮這兩組患者在下一個瞬間死亡的可能性,再將這些結果積分起來,得到在隨機過程架構之下的平行宇宙們。

「我等於是在每一個瞬間都製造多個平行宇宙(無 B 肝/無肝癌、無 B 肝/有肝癌、有 B 肝/無肝癌、有 B 肝/有肝癌)出來,這樣做可以避免前面說的蓋牌效應。但你可以想像我所得到的平行宇宙數量……嗯,就跟《奇異博士》看到的差不多。」

「我認為我在這領域的部分貢獻,或許是提出了這樣一個會隨著時間推移的反事實架構。」黃彥棕說。他的論文發表出來後不久,也引起了期刊的興趣,邀請了相關領域的許多專家,探討他所提出的因果模型。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

研究因果的動機

談起對因果關係研究的動機,黃彥棕說,以前在醫學系實習時,會看到開同樣的藥給病人,有些病人會好,有些人不會。這種「不確定性」開始讓他覺得好奇。他說:「我可以接受事情就是會有隨機性,但還是很想搞清楚這樣的不確定性是怎麼來的。」

最近,黃彥棕也發現許多人會把「預測」和「因果」搞混,尤其是現在人工智慧(AI)發展出的預測模型表現愈來愈好,有些做 AI 預測模型的人,會誤以為能夠用預測表現良好的模型,來得到因果關係。

舉例來說,一個模型可以透過一個人是否抽菸,來預測他得肺癌的機率,也可以透過一個人身上是否攜帶著打火機,來預測肺癌機率。「但我們知道抽菸與肺癌有因果關係,而帶打火機與否應該是不會造成任何增加肺癌風險的生物效應的。」黃彥棕說。

「抽菸」與「帶打火機」都能成為 AI 模型預測肺癌時採用的因子,但顯然並非代表它們與肺癌都有因果關係。黃彥棕接著說:「雖然預測未必需要因果關係,但是,決策就需要因果關係的支持。若要降低肺癌風險,政府較合理的做法是下令禁菸,而不是禁打火機。但要看到因果是比較困難的,它先天上的限制使它難以驗證,這個挑戰也是因果推論的迷人之處。」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

最後,黃彥棕切身感受到因果關係的重要性,尤其是藥廠研發藥物或是臨床醫學等領域的應用。而他在反事實架構上考慮時間因素的突破,讓因果推論的知識又更往前推進。反事實因果推論的數學模型,讓人類能夠有深刻的思考,去檢視深藏在直觀表面之下的因果性與相關性。

延伸閱讀

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
所有討論 2
研之有物│中央研究院_96
296 篇文章 ・ 3650 位粉絲
研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

0

1
1

文字

分享

0
1
1
還在「真相永遠只有一個」?那你就太小看這世界複雜的因果關係了!——《像科學家一樣思考》
商周出版_96
・2020/05/20 ・2687字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

  • 作者/史坦利.萊斯 (Stanley A. Rice);譯者/李延輝

在日本,有些人會做森林浴,也就是沐浴在森林的香氣中。這種作法一般認為可以降低血壓,並減少唾液中壓力激素皮質醇的數量。有些研究者將壓力減少歸功於揮發性化學物質,例如樹木釋放的單松烯(monoterpenes)。

這讓我們與所有科學中最重要的觀念之一面對面:相關不等於因果。

兩個變數可能互有關係,例如高血壓和缺少單松烯,以及低血壓和存在單松烯。但這並不是說單松烯會降低血壓。我們的大腦會有偏見,將相互關係解釋為因果關係,可以說是不經思考就這樣做。可能在森林裡真正發生的是其他因素讓人放鬆。單松烯並不是人們到森林裡唯一感受到的事物。在其他所有方面,他們都很放鬆。沒有忙碌的時間表、沒有噪音、沒有其他人,只有陰影和沙沙的聲音。

是什麼原因,讓我們在森林中感到放鬆?圖/pixabay

愛德華.威爾遜(Edward O. Wilson)可能是世界上最知名的科學家,他率先稱心靈感受到身處自然中的快樂為熱愛生命(biophilia)。這也是一種偏見:大家預期在森林中感到放鬆。喔,還有單松烯。研究人員注意到這個問題。他們在受控條件下,對實驗室老鼠餵食單松烯,並發現和對照組相比,牠們會產生和人類類似的生理效應。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

統計分析本身無法解決這項問題。統計方法可以計算相關係數,告訴你是否顯著,但僅止於此。所以雖然《新英格蘭醫學雜誌》(New England Journal of Medicine)於 2012 年刊登了一篇論文,聲稱吃巧克力會讓你變聰明(噢,我們不都這樣希望嗎!),但作者看到的是虛假相關。較聰明的人做的很多事和他人不同,顯然其中包括吃巧克力在內。

多重因果關係 vs. 階層式因果關係

人在森林裡會因為多重原因而放鬆,其中一種可能是揮發性化學物質。這是多重因果關係的一個例子。還有另外一種方式造成結果可能有一種以上的原因。這些原因可能以階層方式彼此互為因果,而這就是階層式因果關係(hierarchical causation)。

到底是人要射擊我?還是槍要射擊我?又或是這個圖片要射擊我?圖/giphy

假設有人拿槍要射你,你很自然就會說那個人要射你。但你也可以說槍要射你,或者子彈要射你,或化學及物理定律(將爆炸的動力加在子彈上)要射你。要是上帝真的掌管自然定律,你甚至可以說上帝要射你。這就是各階層的原因。這聽起來有點像〈這是傑克蓋的房子〉。

你知道的,就是歌詞像下面這樣的兒歌:「傑克蓋的房子裡有麥芽,麥芽被一隻老鼠吃了,老鼠被一隻貓咬死了,貓又被一條狗追了,這就是追貓的那條狗。」這似乎很異想天開,但容我提醒你,數十億的產業可能就建構在階層式因果關係刻意扭曲的結果上。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

美國槍枝遊說就為美國境內好幾億的槍支辯護(估計數字從兩億到三億不等),聲稱「槍不會殺人,人才會」。當然,沒有人會說槍從櫃子裡跑出來殺人。人才會用槍殺人。

複雜因果關係:熊出沒,快逃?

現實由複雜的階層式和多重因果關係層層組成。

想像一下一個在路上遇到熊的健行者。接下來會發生什麼事?熊會攻擊嗎?還是會轉身離開?攻擊會致命,還是只是造成輕傷?有諸多因素同時在起作用。

遇到熊怎麼辦?先尖叫就對了(怕.gif)圖/giphy

  • 有些因素和個人相關。

遇到熊的時候,那個人在做什麼?還有其他人在場嗎?那個人或那些人對熊採取什麼行動?有可以嚇跑熊的東西嗎?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 再來就是和熊有關的因素。

熊接下去會做什麼取決於物種(黑熊可能比灰熊危險性低)、性別、情緒、饑餓狀態、個別行為模式(顯然有些熊精神失常)、附近有多少其他的熊、熊之前是否遇過人類、面對人類經驗好壞、熊在自己的族群是主宰者還是順從者、熊是否看到或聞到人等等。如果是母熊,牠有沒有小熊反應會很不一樣。

  • 另外還有環境因素:反應可能取決於棲息地、時節、一天當中的時間等。

當然,你沒有時間去思考這些問題。有些人說遇到熊的時候,你應該讓自己看起來塊頭大一點,但這只會讓熊認為有更大塊的肉等著牠吃。

冬天往南方遷徙的鳥兒都不遷徙了?

飛呀!溫暖的南方正等著我。圖/giphy

幾乎到處都可以找到多重因果關係。舉例而言,全球暖化造成溫帶的冬天較暖,帶來的結果之一就是候鳥物種中有許多種類的鳥,現在因為冬天較短、較暖而待在家園。但那不是唯一的原因。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

過去,鳥類必須在冬天遷徙才能找到食物,但現在成千上萬的人有餵鳥器。或許有些鳥停止遷徙並不是因為冬天變暖,也是因為有了餵鳥器。餵鳥器不太可能對鳥類遷徙產生重大影響,因為它們能提供的食物明顯少於整個鳥類族群所需。但餵鳥器是一些鳥停止遷徙的多重原因之一。

所以誰是因,誰是果?真相到底是什麼?

最後,有時候很難區別哪個因素是因、哪個是果。究竟何者為因、何者為果可能對世界關係重大。

大家都知道,人口成長率高的國家貧窮問題也很嚴重。(這並不是說這些國家很貧窮。它們可能有一小群富裕的上層階級,但許多人很貧窮,導致多數人覺得心安的平均富裕程度。)順理成章的假設是:人會貧窮是因為小孩太多。但如果真是這樣,人類未來將會一片黯淡。

要是你把食物和醫藥給了窮人,他們就會有更多小孩,最後你們貧窮的程度就會一樣,只是多了更多窮人。想解決貧困問題的方法最後只會製造更多貧困。這是經濟學家肯尼斯.博爾丁(Kenneth Boulding)所說的「完全悲觀的定理」。

有可能扭轉因果關係嗎?圖/pixabay

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但要是扭轉因果關係,說貧窮造成高出生率呢?這一開始聽起來很荒謬,但設想一個住在鄉下的家庭,他們沒有任何經濟保障,健康也堪慮。假如這種家庭只有兩個小孩,兩個可能都會死掉。在較多小孩的家庭中,有可能其中一個小孩會找到好工作,提供資源給整個家庭。

要是這聽起來還是很不可思議,那就思考一下自然淘汰的問題,本書之後有一章就在討論自然淘汰。自然淘汰會獎賞個人而非團體。人口過多的國家可能會很貧困,但自然淘汰會有利於在競爭遊戲中獲勝的個人(及家庭)。如果真是這樣,提供食物和醫藥實際上就會造成出生率下降,因為父母會選擇生少一點小孩。(這也預設社會中可以這樣選擇,例如有節育措施。)

——本文摘自泛科學 2020 年 5 月選書《像科學家一樣思考》,2020 年 4 月,商周出版

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
商周出版_96
123 篇文章 ・ 364 位粉絲
閱讀商周,一手掌握趨勢,感受愜意生活!商周出版為專業的商業書籍出版公司,期望為社會推動基礎商業知識和教育。