偽關係

兩個變數受第三者影響,從而在其間得出誤導的相關係數。 因此,除非能排除偽關係的可能性,否則實驗得出的相關並不代表因果關係。 至於間接的因果關係,則不需要上列的第三項條件。

偽關係spurious relationship,又稱為虛假關係),指在兩個沒有因果關係的事件之間,基於一些其他未見的因素(干擾因素confounding factor,或潛在變數lurking variable),推斷出因果關係。這會引致“兩個事件是有所聯繫”的假象,但這種聯繫並不能通過客觀的試驗。
兩個變數受第三者影響,從而在其間得出誤導的相關係數。即是說,變數 A 和 B 之間可找出相關。所以,有以下的可能性:
A導致BB導致AC導致A和B 在第三種情況中就有偽關係。例如在回歸分析中假設B隨A變化,但實際上C才是B的真正原因,即在這個分析中有設定錯誤。實際上的因果關係可以如下:
C => A => BA => C => BC => A, C => B 所以相關不能推斷出因果關係。
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1例2實驗3參見4註腳

[編輯]例

以冰激凌的銷量為例。冰激凌的銷量最高的時期,就是公眾游泳設施的遇溺事故發生得最多的時候。以冰激凌的銷量或遇溺事故為對方的原因,就是一個偽關係。實際上,兩者都可能是由於熱浪引起的,而熱浪在這裡就是一個潛在變數。
又例如,荷蘭的統計數字顯示,在一連串的春季中,鸛鳥巢的數目與人類嬰兒出生數目之間呈現正相關。兩者之間當然沒有因果關係,它們卻都跟數據觀測之前9個月的天氣相關。

[編輯]實驗

偽關係一詞常用於統計學上,特別是在實驗的測定結果上。實驗一般用以檢測如“X → Y”的因果關係。然而兩者的共同因素(W → X & Y)可造成非因果關係的相關。另外,如“X → W → Y”形的中介變數若沒有察覺出來的話,兩者非直接的關係便會看似是直接的。因此,除非能排除偽關係的可能性,否則實驗得出的相關並不代表因果關係。
實際上,下列三個條件都要成立,才可以得出X導致Y的結論:
X發生在Y之前若X不發生則Y也不發生若X發生則Y一定發生 如果上面三項中任何一項不符合,就可以確認出偽關係。
至於間接的因果關係,則不需要上列的第三項條件。例如,在一個手槍決鬥中,兩個男人面對面,向對方開火。若其中一人擊中對方,而對方死亡,則可以推斷出他導致對方死亡。但是,若醫生把受傷的男人救回(不符合第三項條件),這沒有把因果關係終止了,而只終止了直接的因果關係。由於開火X而導致身體受傷W,從而導致死亡Y。因為醫生的救治,終止了從W至Y的關係。

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