晚上在看《学会提问》时，看到有一个推理谬误是“把相关性当成了因果性”。比如说调查发现一个城市的冰激凌卖得越好，这个城市的犯罪率就越高。根据这个结果，我们可以说冰激凌的销量和犯罪率有相关性，但不能说它们之间有因果关系。随着大数据时代的到来，我们越来越经常地可以看到通过各种数据得到的结论。自己经常对这些结论感到不可思议，因为这些结论的原因和结果很难让人通过逻辑理解。
在面对“A导致了B”的结论时，我们可以建立这样的思路：除了“A导致B”，是不是有可能“B导致了A”？抑或是“C同时导致了A和B”？特别是最后一个“寻找第三原因”的思路经常能让人柳暗花明。比如上面冰激凌的问题，是不是有这种可能：喜欢吃冰激凌的往往是底层人民，而底层人民的犯罪率较高，所以本质的原因是贫穷！？抑或是喜欢吃冰激凌的城市往往较热，而天气炎热容易引发犯罪？
所以在下次听到各式各样的社会调查报告时，我们不该轻易地相信结论，而应该多问几个问题：比如真的是上述的原因导致了结果吗？有没有其他的可能？原因和结果是否有更本质的影响因素？
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本文标题：相关性与因果性
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