相关与因果

常听说相关性不等于因果性。但是什么是相关，什么又是因果？对此有一个精妙的解释。

一个简单的例子

假设我们想知道药物是否能够治疗某种疾病，于是便收集了如下数据

看起来，使用药物的人都获得了健康，而未用药的人则仍然生病，这两者有一定的相关性。但是否就足以能说药物治好了他们呢？

未发生的历史

不如把前面用药的病人称作1和2，不使用的称作3和4，那么有

其中打星号*的结果表示未发生的历史。我们不可能既给一个人用药，又不给一个人用药。那么就会存在一个未发生的历史。比如对于1号病人，即便是不用药他也会是健康的。

从这张表来看，是否使用药物和能否恢复健康完全没有关系了。

找到真正的因果

必须承认，找到一组真正的因果关系是非常困难的。

1. 必须要有足够多独立的实验，如果只是极少的样本是不够的
2. 每次实验都尽力的控制了各种其他因素
3. 有合理的逻辑解释得到的因果关系

从这些标准看来，市面上大多数耸人听闻的 XX 导致 YY，都很难说是真正的的因果关系。而更多的时候，要花费太多的代价才能完成满足这些条件的实验。

最终，我们要学会在这不确定的世界中生存下去。