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星座真的可以判定你的性格嗎 測試你的第二星座( 二 )

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星座真的可以判定你的性格嗎 測試你的第二星座


但結論未必如此 。因果是一個非常強的邏輯，我們初中學過因果叫充分條件，而不是必要條件 。也就是說，因果意味著我們如果做了 A，那么一定會導致 B 的發生 。這在數據的領域里面其實是非常難證明的，我們可以通過數據實驗去證明 B 發生和 A 沒有關系，但是很難證明 A 就是 B 的發生的充分條件也就是原因，因為有可能他們之間只是數據相關關系，而不是因果關系 。
是不是感覺有點暈？沒關系，現在我用一個你非常熟悉的例子，再給你解釋一下 。我們經常能看到吸煙會致癌這個理論 。但是吸煙真的能致癌嗎？
當然，我不是要替吸煙的人辯護，從健康程度來講，吸煙的確是有害于健康的 。但是從科學角度上來講，盡管醫學家、統計學家在過去的幾十年里做了非常多的試驗，但到目前為止，我們還沒有確鑿的統計學證據可以說明吸煙致癌 。因為致癌的因素太多了，你無法判斷吸煙能夠直接導致癌癥 。
現代統計學的奠基人費舍爾對香煙會導致肺癌結論表示了強烈的質疑，他只確認了吸煙和患有肺癌之間有相關性，但是從科學的角度上來講，的確不能說因為吸煙，所以會導致肺癌 。
看上去數據是正確的，但是如何解釋數據其實非常需要動腦子 。兩件事情雖然相關，但是往往無法說明它們之間有因果關系 。因為我們的大腦容易記住有邏輯性的東西，所以我們經常把相關的東西“套上”一個因果的外殼，但這其實是不對的 。
因果關系需要大量實驗的驗證證明，只要有 A，B 一定會發生（且沒有其他因素的干擾）才能說明 A 可以導致 B 的發生 。而這在現實里其實是非常難做到的，就像前面提到的吸煙會導致肺癌，如果要嚴格意義證明這一點，我們必須要找到若干組同卵雙胞胎（確保他們的基因類似），飲食結構完全一樣，活動也完全一樣 。然后讓他們一組人吸煙，另外一組不吸煙，還要讓他們相互不知道在測試（確保對照試驗公正性），最后還得吸煙組得了肺癌才有可能通過數據證明吸煙真的會導致肺癌 。
這個困難度可想而知 。所以以后在工作和生活中，不要輕易下因果關系的結論，相關并非因果 。
遺漏 X 變量——找到背后真實原因
我們在做數據探查之后發現了幾個數據之間的相關性，雖然我們無法確認它們是因果關系，但真正在數據的探查和分析過程中，我們很有可能會找到相關的真實原因，從而去解決問題 。這里我把它叫做找到遺漏的 X 變量 。
舉一個很有意思的例子，在英國瓦努阿圖島上的居民有一個奇怪的信仰：他們相信虱子有益于身體健康 。因為經過數百年的觀察，這里的人發現身體健康的人身上通常都有虱子，而生病的人就沒有 。
數據本身是準確無誤的，科學家們也發現同樣的數據，但不代表著島上居民這個“虱子讓人健康”的信仰就正確 。后來經過自然學家實地考察發現了真相，原來這里幾乎所有人的身上都有虱子，但是如果有人發燒，隨著體溫升高，虱子會因為受不了高體溫而離開 。
所以看上去是虱子使人健康，其實是體溫高導致虱子不棲息在人身上 。所以，島上居民的結論應該是看到沒有虱子的人應該讓他去就醫，因為他發生了疾病 。在原始部落并沒有體溫計，這個結論的確可以幫助到他們，而不是盲目的相信“虱子讓人健康” 。
再給你舉個例子，現在都非常講究母乳喂養，但究竟母乳喂養應該多久呢？世界衛生組織在《嬰幼兒喂養指南》中建議母乳喂養兩年或更長的時間 。相關研究也表明，與非母乳喂養的嬰幼兒相比，母乳喂養的嬰幼兒患某些傳染病的風險更低，也有更低的死亡率 。

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