Статистика показує неабияке явище, яке впливає на морські курорти. Зв'язок між споживанням морозива та кількістю потонулих. Чим більше продається морозива, тим більше нещасних гине в морських хвилях. Наприклад, виявлена кореляція може означати, що морозиво викликає розлад шлунку. Він захворіє плавцю далеко від берега, а якщо не встигне до нього дістатись, благодійник з берегової охорони. гло-гло-гло.
Правда, існує також можливість протилежного причинно-наслідкового зв'язку. Що робити, якщо вид потонулих людських тіл підвищує апетит до морозива?
Насправді жоден із варіантів не є правильним. Жодне з корельованих значень не має причинно-наслідкового зв'язку з іншим. Обидва вони спричинені прихованою третьою змінною. Погода. Коли тепло і сонячно, більше людей плаває. А більше плавців означає більше потонулих людей. У той же час все більше людей купують морозиво в спеку. Коли холодно і дощово, мало хто плаває, а мало кому подобається морозиво.
Як ми вже писали багато разів, людський мозок "не любить" випадкових явищ і переважно оцінює збіг (або часову послідовність) явищ як доказ причинності. Але, як говорить відоме правило:
Співвідношення не означає причинність!
Мова людини - тимчасовий зв’язок явищ не означає, що між ними існує причинно-наслідковий зв’язок.
Співвідношення може і не приховувати причинно-наслідкові зв’язки. Багато кореляцій навіть суто випадкові. Іноді у великих наборах даних можуть з’являтися справді химерні співвідношення - ви також знайдете кілька чудових прикладів у нашій статті.
І хоча обережність щодо плутанини кореляції з причинно-наслідковим зв’язком є однією з основних основ наукової грамотності (здатність розуміти та оцінювати результати наукової роботи та розуміти принципи функціонування науки), це також є одним з основних джерел дезінформації при передачі результатів наукових досліджень.
Процедури харчових шарлатанів
За своєю природою багато видів досліджень можуть виявити лише кореляційні зв’язки. Проблема полягає в тому, що їх результати інтерпретуються засобами масової інформації та найчастіше самопризначеними дієтологами (будьте обережні, ми не маємо на увазі дієтологів з медичною освітою) як доказ причинного зв’язку.
Виявлення кореляційних зв'язків є корисним методом формування гіпотез. Але це лише дуже ненадійний метод їх перевірки.
Британський лікар і критик шарлатанів та експерти з псевдомедицини Бен Голдакре з Bad Science нагадує, що "надання цілком конкретних порад та цілком конкретних висловлювань, цитування конкретних даних у дуже авторитетному тоні" є типовим підходом. І вона заснована на тому, що співвідношення, виявлені науковими дослідженнями, трактуються як доказ причинно-наслідкового зв’язку (а решта світу тоді дивується, чому кожен із цих «експертів» заявляє про щось інше).
Однак він ігнорує той факт, що на кореляції в сукупності, виявлені в дослідженнях, можуть впливати "приховані" або "втручаються" змінні, які відносяться як до вимірюваного результату, так і до впливу, що призводить до нього. Якщо ми хочемо знайти причинно-наслідковий зв’язок, дослідницька робота повинна мінімізувати проміжні змінні. Наприклад, науково грамотний дієтолог не сказав би, що "споживання оливкової олії зменшує зморшки", але "одне дослідження показало, що люди, які споживають більше оливкової олії, мають трохи менше зморшок, але те, що далі, незрозуміло, оскільки люди з різними дієтичними методами можуть велика кількість інших аспектів '. Goldacre також додає:Але таким чином ніхто б не взяв мене на роботу як автора рубрики з питань харчування."
Співвідношення - це стимул, а не висновок
"Пошук кореляційних зв'язків є корисним методом генерування гіпотез, але це лише дуже слабкий метод перевірки гіпотез", - сказав Стівен Новелла, експерт у галузі доказової медицини. "Іншими словами, якщо ми натрапимо на очевидну кореляцію, ми повинні вважати це гіпотезою, а не висновком".
Новелла також згадує про це недостатньо, якщо одне дослідження випадково натрапляє на якусь кореляцію поряд з багатьма іншими кореляціями. Це має бути підтверджено іншим дослідженням, яке буде зосереджене на його валідації, із абсолютно новим набором даних. Після підтвердження кореляції між факторами А і В можна перевірити потенційні причинно-наслідкові зв'язки (А викликає В, або навпаки, або є причиною фактору С, або збіг суто випадковий), в ідеалі шляхом експериментальних досліджень в які змінні. Наприклад, досліджуючи вплив фактора А, збільшуйте або зменшуйте його "добову дозу". Якщо ми маємо лише інші дані спостережень, вони, на жаль, завжди будуть певною мірою під підозрою щодо інших, прихованих впливів.
Той, хто час від часу переглядає дослідницьку літературу, може це помітити самі дослідники часто наголошують у своїх роботах (на жаль, іноді це трапляється не у вільно доступному рефераті, а всередині статті, до якої не кожен має доступ, якщо, гм, вони не знають певних хитрощів), що їх висновки не є доказом причинно-наслідкового зв’язку, але лише за виявленими збігами часу в тенденціях, тобто кореляціями. Самі автори одночасно Заохочуйте своїх колег проводити подальші дослідження для перевірки результатів свого дослідження та перевірки того, чи будуть вони перевіряти потенційно існуючі причинно-наслідкові зв'язки, які могли б існувати в межах виявленої кореляції.
Не врахування різної цінності висновків різних типів досліджень є однією з основних причин, чому у непростої громадськості складається враження, що "вчені все ще говорять щось інше". Висновки про кореляцію представлені не тільки з упевненістю, але іноді навіть результати (ніби вони, безумовно, застосовні для людей) навіть менш цінних видів досліджень, таких як дослідження на культурах клітин у пробірці або на гризунах (чому вони настільки часто непридатні для використання, можна знайти на конкретних прикладах). у статтях про гравіолу, кукурудзу чи ефірні олії - їх результати є скоріше стимулами для проведення клінічних досліджень на людях).
Але ми трохи повернули.
Тож повернімось до теми. Насправді, на закінчення: Наступного разу, коли ви натрапите на бомбастичну статтю про те, як речовина чи їжа надзвичайно корисні для здоров’я чи шкідливі для здоров’я, ще раз перевірте, чи це просто надута бульбашка, ще раз на основі дослідження, яке виявило загальну кореляцію.