B causes A (reverse causation or reverse causality)Edit

Reverse causation or reverse causality or wrong directionは、原因と結果が逆になる非公式な原因疑義誤謬のことである。

例1 風車の回転速度が速いほど、風も多く観測される。 したがって、風は風車の回転によって引き起こされる。 (簡単に言うと、風車はその名の通り、風を起こすための機械である)。

この例では、風車の活動と風速の相関性（同時性）は、風が風車によって引き起こされることを意味しません。 風は風車を必要としないが、風車は回転するために風を必要とするという事実が示唆するように、むしろその逆なのである。 風は風車がない場所や回転していない風車でも観測されるし、風車が発明される前から風があったと信じるに足る理由がある

例2

他のケースでは、どちらが原因でどちらが結果なのかが単に不明であることもある。 例えば、

テレビをたくさん見る子供は最も暴力的である。 明らかに、テレビは子供をより暴力的にする。

これは逆の場合もありえます。つまり、暴力的な子供は、それほど暴力的でない子供よりも、より多くのテレビを見るのが好きなのです。

例3

娯楽目的の薬物使用と精神障害の間の相関は、おそらく薬物が障害を引き起こすか、人々が既存の状態のための自己治療として薬を使用するかのどちらかでしょう。 ゲートウェイ薬物理論では、マリファナの使用はよりハードな薬物の使用につながると主張するかもしれないが、ハードな薬物の使用はマリファナの使用につながるかもしれない（逆の混乱も参照のこと）。 実際、管理された実験では因果関係の方向を見分けることができないことが多い社会科学の分野では、この誤謬が長年の科学的議論を助長することがある。 そのような例として、教育経済学のスクリーニング/シグナリングモデルと人的資本モデルの間に見出すことができる：生来の能力によって教育を受けることができる、あるいは教育を受けることで能力が高まるということがあり得る。 その理由は、シラミが去ったから、人々が病気になったというものでした。 しかし、本当の理由は、シラミが体温に非常に敏感だからです。 発熱などで体温が少し上がると、シラミは他の宿主を探すようになる。 まだ体温計が発明されていなかったので、この体温の上昇に気がつくことはほとんどなかった。

また、貧困と教育不足、あるいは先延ばしと自尊心の低下など、2つの現象がそれぞれ他方の原因の一部となり得る場合もある。 しかし、これらの2つの現象に基づいて議論を行う人は、循環的な原因と結果の誤りを避けるように注意しなければならない。

第三の要因C（共通の原因変数）はAとBの両方を引き起こす

The third-cause fallacy (ignoring a common cause or questionable causeとも呼ばれる) は、偽りの関係を因果関係と混同する論理的誤謬である。 これは、実際には X と Y は両方とも Z によって引き起こされているにもかかわらず、X が Y を引き起こすと主張するものです。 また、第三の要因が、AやBとは基本的に異なるものの、AやBと混同するほど密接に関係していたり、科学的にそれらから切り離すことが非常に困難な場合にも、しばしば困難が生じる（例4参照）

例1 靴をはいて寝ることは、頭痛で目覚めることと強い相関がある。 したがって、靴を履いたまま寝ると頭痛がする。

上記の例は、「靴を履いたまま寝ると頭痛がする」と早合点しているため、「相関-暗示-原因」の誤謬に陥っています。 より妥当な説明は、両者は第3の要因、この場合は酔っ払って寝ること、によって引き起こされ、それによって相関関係が生じるというものです。

例2 明かりをつけたまま寝ている幼児は、後年近視になる可能性が非常に高い。 したがって、電気をつけたまま寝ると近視になる。

これはペンシルバニア大学医療センターで行われた研究から生まれた科学的な例です。 1999年5月13日号の「ネイチャー」に掲載され、当時、一般紙でも大きく取り上げられた。 しかし、その後オハイオ州立大学で行われた研究では、電気をつけたまま寝ている乳児が近視の原因になるということは発見されませんでした。 しかし、親の近視と子供の近視の発症には強い関連があり、近視の親は子供の寝室に電気をつけたままにする傾向があることも分かった。 この場合、両方の症状の原因は親の近視であり、上記の結論は誤りである

例3 アイスクリームの売り上げが増加すると、溺死率が急激に増加する。 従って、アイスクリームの消費は溺死を引き起こす。

この例では、アイスクリームの売り上げに対する時期や気温の重要性を認識していません。 アイスクリームは夏の暑い時期に寒い時期よりずっと多く売られ、この夏の暑い時期にこそ、人々は水泳など水を伴う活動に従事する可能性が高いのです。 溺死者数の増加は、単に水を使った活動に触れる機会が増えたことが原因であり、アイスクリームが原因ではありません。 例4：ある仮説の研究では、テスト不安の得点と内気さの得点の間に関係があり、統計的なr値（相関の強さ）は+.59であることが示されている。 したがって、シャイネスがテスト不安に何らかの因果関係をもって影響していると単純に結論づけることができる。

ところが、多くの心理学研究で見られるように、「自意識スコア」という別の変数が発見され、シャイネスとより強い相関（+.73）を持つことがわかりました。 このことは、「第3の変数」の問題の可能性を示唆していますが、このように密接に関連する3つの尺度が見つかった場合、それぞれがある程度影響し合う相関値の集まりであり、双方向性の傾向（上記の「双方向性変数」参照）を持つ可能性をさらに示唆しています。 例5 1950年代以降、大気中のCO2濃度と肥満度はともに急上昇している。 従って、大気中の二酸化炭素は肥満を引き起こす。

豊かな人々は、より多くの食物を食べ、より多くのCO2を発生させる傾向がある

例6 HDL（「良い」）コレステロールは、心臓発作の発生率と負の相関がある。 したがって、HDLを上げるために薬を飲むと、心臓発作を起こす可能性が低くなる。

さらなる研究により、この結論は疑問視されるようになりました。 むしろ、遺伝子や食事、運動など他の基礎的な要因が、HDL値と心臓発作を起こす可能性の両方に影響しているのかもしれません。薬が、心臓発作の可能性に影響を与えずに、直接測定できる要因であるHDL値に影響を与える可能性があるのです。 AはBを引き起こし、BはAEを引き起こす。

因果関係は必ずしも一方通行ではなく、捕食者と餌生物の関係では、捕食者の数は餌生物の数に影響するが、餌生物の数、すなわち餌の供給も捕食者の数に影響する。 また、よく知られている例として、自転車に乗る人は乗らない人に比べてBMIが低いということがあります。 これは、サイクリングが身体活動レベルを高め、その結果BMIが減少すると仮定することで説明されることが多い。 自転車の利用を増やした人に関する前向き研究の結果は、横断研究よりもBMIへの影響が小さいので、逆の因果関係もあるかもしれない（つまり、BMIが低い人ほど自転車を利用しやすい）

AとBの関係は偶然のもの編集

2つの変数は全く関係がなく、偶然に相関している。 調べれば調べるほど、関係のない2つの変数が関係しているように見えることが多い。 例えば、

• フットボールの試合の結果と衆院選の結果は全く関係がないにもかかわらず、大統領選前のワシントンレッドスキンズによる最後のホームゲームの結果が、1936年から2000年までのすべての大統領選の結果を予測した。 793>
• ドイツ社会民主党の得票率と西ドイツの粗鋼生産の規模を相関させるミエシャイトの法則（Mierscheid law）
• ハゲ毛のロシア人リーダー。
• 聖書の暗号：律法の中に隠されているとされる歴史的出来事を予言するヘブライ語の単語。文字の組み合わせの膨大な数によって、十分に長いテキストにどんな単語が現れるかは、統計的に重要ではありません。