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刷抖音會影響學(xué)習(xí)嗎?相關(guān)和因果初探
2020-09-03
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作者:丁點helper 

來源:丁點幫你

前面,我們詳述了各種檢驗方法的基本邏輯以及實操過程,包括t檢驗、方差分析、卡方檢驗、和基于秩次的非參數(shù)檢驗,從今天開始,我們就要進入一個新的主題——相關(guān)與回歸。

相關(guān)與回歸,尤其是后者,在衛(wèi)生或醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中應(yīng)用的十分廣泛。這兩種方法都是在探尋兩個或兩個以上變量之間的關(guān)聯(lián),或者稱“相關(guān)關(guān)系”。

可是,我們做研究的終極目標(biāo)并非是為了獲得“相關(guān)”,而是獲得“因果”。

某種疾病病死率的下降與使用新藥有關(guān),這里的有關(guān),實際上在暗示,新藥的使用,導(dǎo)致了病死率的下降,這里的“導(dǎo)致”就表明產(chǎn)生了因果關(guān)系。

相關(guān)是比因果更寬泛的概念,兩個變量存在因果關(guān)系,幾乎可以肯定會存在相關(guān)關(guān)系(不限于線性相關(guān));但反過來,卻不能成立,具有相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù),并不一定存在因果聯(lián)系。

統(tǒng)計書中舉的最簡單的例子是“小樹的身高和小孩的身高”——小樹長、我也長,從數(shù)據(jù)來看,它們存在非常顯著的相關(guān)關(guān)系。

但是,有何意義嗎?并沒有。我們并不能從這兩個數(shù)據(jù)表面的相關(guān)來推導(dǎo)出小樹身高對小孩身高造成何種影響?

是的,無論是簡單的單因素假設(shè)檢驗(如兩組樣本的t檢驗),還是納入了多個因素的線性回歸分析,本質(zhì)上,我們是希望獲得一個因素對另一個因素的“影響”。

產(chǎn)生影響意味著什么呢?意味著發(fā)生了因果關(guān)系。

比如有人說“刷抖音影響學(xué)習(xí)”,把這句話用統(tǒng)計的語言來表達和驗證就是:抽取一群學(xué)生,隨機分配到兩組,一組天天刷抖音,另一組不刷,然后比較兩組學(xué)生的平均成績。

如果抖音組的成績低,那我們就可以下結(jié)論說:刷抖音影響學(xué)習(xí),更準(zhǔn)確地說,刷抖音導(dǎo)致學(xué)習(xí)成績下降。同樣,注意這里的用詞,“導(dǎo)致”意味著因果關(guān)系。

以上當(dāng)然是一個不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹半S機對照試驗”,存在很多漏洞值得討論。但我們舉這個例子的意圖只是想讓大家明白,如果你想驗證“因果關(guān)系”,理論上,這或許是唯一準(zhǔn)確的辦法。

再往深想一想,或許也不應(yīng)該稱為“理論上“唯一準(zhǔn)確的辦法,而應(yīng)該稱作“具有實現(xiàn)可能”的唯一準(zhǔn)確辦法。

言外之意,還有不可實現(xiàn)的方法嗎?

是的,要做因果推斷,最準(zhǔn)確的應(yīng)該是通過構(gòu)造”反事實“來實現(xiàn)。

什么叫反事實?它是根據(jù)英文翻譯過來的,叫做counterfactual facts,看第一個單次的詞根”counter“就是”反、對抗“的意思。說起來似乎很拗口,但理解起來并不費勁。

仍以上面刷抖音和學(xué)習(xí)的例子來看,怎樣通過構(gòu)造”反事實“來探究這兩者之間的因果關(guān)系呢?

很簡單,讓一個特別喜歡耍抖音的小朋友一直刷,然后記錄其期末考試成績;還是這個小朋友,讓它做時光機重新回到學(xué)期開始的時候,什么都不變,唯獨一點變了——沒有抖音了,然后再看這個小朋友期末考試成績。通過比較他的兩次成績,就能準(zhǔn)確地判斷出”刷抖音是否影響了他的學(xué)習(xí)“。

這就是所謂的”反事實“,因為他刷抖音這是個事實,在現(xiàn)實生活中,我們是無法改變這個事實的,所以只能通過在腦海中構(gòu)建”他不刷抖音“這個反事實。實際上,因果推斷的金標(biāo)準(zhǔn)——隨機對照試驗,就是一種模擬”反事實“的方法。

繞這么大一個圈給大家講反事實,就是想提醒大家,因果關(guān)系推斷之難。

別說反事實,就是隨機對照試驗,對很多研究來講都是不可能實現(xiàn)的。

我們唯一(或者大部分)能獲得就是眼前看到的這個世界發(fā)生的一切——所謂的”觀察性數(shù)據(jù)“(Observational data),可我們的目的偏偏是希望從這些”觀察性數(shù)據(jù)“中間獲得”因果性推斷“。

當(dāng)我們采用統(tǒng)計方法來探究變量間的關(guān)系時,我們應(yīng)該保持謹(jǐn)慎,因為幾乎所有的方法都是在進行”相關(guān)關(guān)系“的探究,而非”因果關(guān)系“,這一點是我在咱們這個系列文章的開頭想跟大家講的。

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