Együtt mozog, de nem ok: a korreláció tévútjai
Ha két szám együtt nő, könnyű ok-okozatot látni bennük. A harmadik tényező, a fordított irány és a véletlen azonban gyakran jobb magyarázat.
Nyáron több fagylalt fogy, és nyáron több a vízbefúlás. A két adatsor szorosan együtt mozog. Senki sem gondolja komolyan, hogy a fagylalt okozza a vízbefúlást: mindkettő mögött ugyanaz áll, a meleg idő, amikor az emberek többet esznek fagylaltot és többet úsznak. A példa iskolai, de a közbeszéd tele van a komolyabb változataival.
Négy magyarázat, nem egy
Ha A és B együtt mozog, legalább négy lehetőséget érdemes végiggondolni:
- A okozza B-t. Ez a csábító olvasat.
- B okozza A-t. A fordított irány: nem mindig az történik előbb, amit elsőként említünk.
- Egy harmadik tényező okozza mindkettőt. A zavaró változó, mint a fagylaltnál a hőség.
- Véletlen. Ha elég sok adatsort vetünk össze, néhány pusztán véletlenül is együtt fog mozogni.
A korreláció kérdést tesz fel. Az ok-okozat csak az a válasz, amely a többi magyarázatot is kiállta.
Honnan tudjuk mégis az okot?
A legerősebb eszköz a véletlen besorolásos kísérlet: ha a résztvevőket sorsolással osztjuk csoportokba, a zavaró tényezők átlagosan kiegyenlítődnek. Ahol kísérlet nem lehetséges, ott a kutatók más módszerekkel közelítenek. Austin Bradford Hill brit epidemiológus 1965-ben kilenc szempontot javasolt, köztük az összefüggés erősségét, az ismételhetőséget, az időbeli sorrendet és a dózis-hatás viszonyt.
A hírekben
Ha egy cím azt állítja, hogy valami „összefügg” valamivel, érdemes megnézni, milyen vizsgálat áll mögötte. Megfigyeléses adat vagy kísérlet? Kiszűrték-e a nyilvánvaló zavaró tényezőket, például az életkort vagy a jövedelmet? És maga a tanulmány ok-okozatot állít, vagy csak a cím?