11.6　因果推理中的错误

我们已经讨论过批判性思维拒绝如下因果解释。

▶过度复杂的

▶与已知事实或理论不相容的

▶模糊、歧义或循环的

▶由于其他原因不可检验的

另外，我们拒绝与下面两个谬误有关的因果解释：

□杰夫·富尔彻，以前是我们的学生，读过本书，现任阿拉斯加航空公司飞行员。看！读完本书就能拥有如此激动人生的职业生涯。（这是“在此之后，因是之故”的谬误。）

□在此之后，因是之故（认为两事件前后相继就能证明在前事件是在后事件的原因）

□共同变化，是为因果（认为共变的事件之间有因果关系）

上述两谬误用公式表示为：

共同变化，是为因果：

A和B之间有共变关系

由此证明，A是B的原因（或特定的A引起了特定的B）。

在此之后，因是之故：

A与B前后相继（或特定的A与特定的B前后相继）

由此证明，A是B的原因（或特定的A引起了特定的B）

之所以说它们是错误的推理，是因为这些推理没有排除下面三种可能性。

1.A与B之间的联系是巧合。例1：你服用了Zicam而且感冒并未发作，这能证明是Zicam的作用吗？答案是否定的。这个结果也许纯属巧合。例2：干洗店附近的癌症发病率明显偏高，这能证明干洗业务是癌症高发的原因吗？答案是否定的。癌症发病率的升高也许是偶然的。（癌症病例在各区域的分布并不均衡。）

2.A和B都是由第三种因素导致的（“潜在原因”）。例1：假设你发现每次睡前不刷牙早起就头疼。这能证明不刷牙是头疼的原因吗？不。不刷牙和头疼都可能是由于潜在的原因引起的，如睡得太晚或喝酒太多。例2：随着保暖内衣的销售量增加，供暖的锅炉也烧得更旺，这意味着两者之间有因果联系吗？不。由与之共变的潜在原因：当天气变冷时，人们加强供暖也在穿着上注意保暖。

3.是B引起了A，而不是反过来A引起B（“混淆因果”）。例：积极的心态与健康的身体相关联，这能证明积极的心态带来健康的身体吗？不。有可能正好相反：因为身体健康带来了积极的心态。

需要说明的是，如果B在A之后发生，不可能说B引起了A，因此，以先后为因果与混淆因果的是两种不同的错误。

现实生活　生日巧合

杰夫的生日是1月24日，他女友萨曼塔的生日也是这一天！杰夫和萨曼塔都觉得这是缘分，“我们是天生的一对”。

生日相同的人的确缘分更深吗？

也许并非如此。不考虑闰年的话，两个人的生日相同的概率是1/365² ，但如果两个人的生日分别在某一天，其概率也是1/365² 。例如，若杰夫的生日是1月16日而萨曼塔的生日是3月30日，这种概率也是1/365² 。如果杰夫和萨曼塔的生日真是后一种情形，他们还会觉得这很特别吗？或许不会。

事实上，无论事件以何种组合出现，事件以该组合出现的概率都很小。以这种方式来思考问题，你就会发现，几乎所有的事情都是巧合，也就是说，并没有更巧合的事情。

让我们做个实验。问问你身边的人生日是哪一天。比起他的生日和你不同，如果他的生日和你相同会让你更惊奇吗？你不该这样的。

体检中的混淆因果

如果你认为人们通常不会混淆因果，那就问问他们，如果你体检时某项指标呈阳性，你患有该疾病的机会是多少。例如，你是男性，在准确率为90%的男性膀胱癌检测中，你的体检呈阳性，这说明你有90%的机会患膀胱癌吗？不必然。如果你这么想，你就混淆了原因和结果。这一点非常重要，让我们做详细解释。

体检呈阳性是针对患有疾病的结果而言的。例如，对男性膀胱癌检测的准确率为90%，通常是指：在具备原因的人（膀胱癌患者）中，90%的人具备结果（体检呈阳性）。如果你是男性，而且在这项体检中呈阳性，为确定你患膀胱癌的机会，还需要知道另外两方面的信息：（1）多大比例的没患膀胱癌的男性在体检中呈阳性（“假阳性”），（2）男性膀胱癌的发病率（“基准率”）。

还是这个例子，假如有10%没患膀胱癌的人在体检中呈阳性，男性患膀胱癌的基准率为1%，那么在每1 000个男人中，平均有

▶10人会患膀胱癌

▶这10人中有9人体检呈阳性

▶990人不会患膀胱癌

▶这990人中99人体检呈阳性

这说明，每1 000个男性中，平均有108人体检呈阳性；而这108人中，只有9人是膀胱癌患者。所以，在这些给定的数据下，如果一个男性膀胱癌体检呈阳性，那他患膀胱癌的机会不是90%而是8%（9/108）。

人们不仅在体检时会犯此错误，在身体出现其他症状时也往往陷入错误的思考。90%的心脏病患者都有症状X并不意味着90%有症状X的人都有心脏病，这么思考是颠倒了原因和结果，症状是身体状况的结果而不是其原因。