相關非因果

        最近剛好看了一篇新聞，內容是國外的研究顯示，喝咖啡可以提升工作效率，我還沒有看到原文，但是其中記者轉述的內容，我覺得有討論的空間。我舉其中一句「律師與旅遊業者多偏好黑咖啡，顯示職業會影響咖啡的偏好」，看到這句，我心中馬上就出現一個問號，前面這一句，可以變成後面的結論嗎？

        一個最直接的想法，如果是用這種推論方式，其實我也可以下另一個結論，「喜歡喝黑咖啡的人，多偏好成為律師或旅館業者，所以顯示喝咖啡的偏好會影響選擇的職業」。這樣推論似乎也可以。其實，兩種都錯到底，因為相關非等於因果。

        兩件事有相關，為何不能說是因果呢？我舉一個以前上統計課的例子，如果今天有一則研究發現，國小學童腳掌的大小跟腦中的英文字彙量成正比，而且是每個學校都如此，請問你會開始把你的兒女的腳掌拉長嗎？如果你相信前一段的新聞，似乎應該要開始準備夾子跟鐵槌。其實如果你真的去做以上的調查，我敢跟你打賭，國小學童腳掌的大小絕對跟腦中的英文字彙量成正比，但這不代表腳掌大學習英文字彙的能力就強，真正的原因是來自於小孩的年齡越大，越高年級的學童上過的英文課比較多，所以當然英文字彙量也多。同時，小孩當然年齡越大腳掌越長，所以即使你也調查到腳掌大小跟英文字彙量成正比，這兩件事還是八竿子打不著。因果的推論，需要更多的證據與實驗設計。

        再舉這一篇報導好了，他的研究陳述是「一天飲用兩杯或兩杯以上咖啡的婦女比較不容易罹患憂鬱症」，當然這一個研究的樣本量是很大的，我也一樣沒看過原文，但是從記者轉述的內容中，其實我也可以說「不容易罹患憂鬱症的婦女，一天都會想要飲用兩杯或兩杯以上的咖啡。」。但是我能這麼說嗎？當然不行，因為相關非因果，所以報導最後也指出需要更多的研究才能證實。(但是記者的稿費已經入手了)。

        所以看到這類的報導，建議用相關非因果的態度去檢視，或許可以讓你不會太快相信，如果你有空去看一下原文是最好的，如果沒有空，看一下研究的贊助單位或是研究單位或許也知道怎麼會有這種報導了。