B powoduje A (odwrotna przyczynowość lub odwrotna przyczynowość)Edycja

Odwrotna przyczynowość lub odwrotna przyczynowość lub zły kierunek jest nieformalnym błędem wątpliwej przyczyny, gdzie przyczyna i skutek są odwrócone. Mówi się, że przyczyna jest skutkiem i vice versa.

Przykład 1 Im szybciej obserwuje się obrót wiatraków, tym więcej obserwuje się wiatru. Dlatego wiatr jest powodowany przez obracanie się wiatraków. (Lub, po prostu: wiatraki, jak ich nazwa wskazuje, są maszynami używanymi do produkcji wiatru).

W tym przykładzie, korelacja (jednoczesność) pomiędzy aktywnością wiatraków i prędkością wiatru nie implikuje, że wiatr jest powodowany przez wiatraki. Jest raczej na odwrót, co sugeruje fakt, że wiatr nie potrzebuje wiatraków, aby istnieć, podczas gdy wiatraki potrzebują wiatru, aby się obracać. Wiatr można zaobserwować w miejscach, gdzie nie ma wiatraków lub nie obracających się wiatraków – i istnieją dobre powody, aby wierzyć, że wiatr istniał przed wynalezieniem windmills.

Przykład 2

W innych przypadkach może być po prostu niejasne, co jest przyczyną, a co skutkiem. Na przykład:

Dzieci, które oglądają dużo telewizji są najbardziej agresywne. Najwyraźniej telewizja sprawia, że dzieci są bardziej agresywne. Zależność między rekreacyjnym zażywaniem narkotyków a zaburzeniami psychicznymi może być dowolna: może to narkotyki powodują zaburzenia, a może ludzie zażywają narkotyki, aby leczyć się na istniejące wcześniej schorzenia. Bramkowa teoria narkotyków może twierdzić, że używanie marihuany prowadzi do używania twardszych narkotyków, ale używanie twardych narkotyków może prowadzić do używania marihuany (zobacz też pomylenie odwrotności). Rzeczywiście, w naukach społecznych, gdzie kontrolowane eksperymenty często nie mogą być użyte do określenia kierunku związku przyczynowego, ten błąd może podsycać długotrwałe spory naukowe. Jeden z takich przykładów można znaleźć w ekonomii edukacji, pomiędzy modelami screeningu/sygnalizacji i kapitału ludzkiego: może to być albo to, że posiadanie wrodzonych zdolności umożliwia ukończenie edukacji, albo to, że ukończenie edukacji buduje czyjeś zdolności. Przykład 4

Historycznym przykładem tego jest to, że Europejczycy w średniowieczu wierzyli, że wszy były korzystne dla zdrowia, ponieważ rzadko byłyby wszy na chorych ludziach. Rozumowanie było takie, że ludzie chorowali, ponieważ wszy odeszły. Prawdziwym powodem jest jednak to, że wszy są bardzo wrażliwe na temperaturę ciała. Niewielki wzrost temperatury ciała, na przykład przy gorączce, powoduje, że wszy szukają innego żywiciela. Termometr medyczny nie został jeszcze wynaleziony, więc ten wzrost temperatury był rzadko zauważany. Zauważalne objawy pojawiły się później, dając wrażenie, że wszy odeszły zanim osoba zachorowała.

W innych przypadkach, dwa zjawiska mogą być częściową przyczyną drugiego; rozważ ubóstwo i brak wykształcenia lub prokrastynację i niską samoocenę. Jeden podejmowania argumentu na podstawie tych dwóch zjawisk musi być jednak ostrożny, aby uniknąć błędu cyrkularnej przyczyny i konsekwencji. Ubóstwo jest przyczyną braku edukacji, ale nie jest jedyną przyczyną i odwrotnie.

Trzeci czynnik C (wspólna zmienna przyczynowa) powoduje zarówno A, jak i BEdit

The third-cause fallacy (znany również jako ignorowanie wspólnej przyczyny lub wątpliwa przyczyna) jest logicznym błędem, w którym spurious relationship jest mylony z przyczynowością. It asserts that X causes Y when, in reality, X and Y are both caused by Z. It is a variation on the post hoc ergo propter hoc fallacy and a member of the questionable cause group of fallacies.

All of these examples deal with a lurking variable, which is simply a hidden third variable that affects both causes of the correlation. Trudność często pojawia się także wtedy, gdy trzeci czynnik, choć zasadniczo różny od A i B, jest tak blisko związany z A i/lub B, że jest z nimi mylony lub bardzo trudny do naukowego wyodrębnienia (patrz Przykład 4).

Przykład 1 Spanie z założonymi butami jest silnie skorelowane z budzeniem się z bólem głowy. Dlatego spanie z założonymi butami powoduje ból głowy.

Powyższy przykład popełnia błąd korelacji – implikuje przyczynowość, ponieważ przedwcześnie wnioskuje, że spanie w butach powoduje ból głowy. Bardziej wiarygodnym wyjaśnieniem jest to, że oba te zjawiska są spowodowane przez trzeci czynnik, w tym przypadku pójście do łóżka po pijanemu, co daje podstawę do korelacji. Zatem wniosek jest fałszywy.

Przykład 2 Małe dzieci, które śpią przy zapalonym świetle, są znacznie bardziej narażone na rozwój krótkowzroczności w późniejszym życiu. Dlatego spanie przy włączonym świetle powoduje krótkowzroczność.

Jest to przykład naukowy, który powstał w wyniku badań przeprowadzonych na University of Pennsylvania Medical Center. Opublikowane w maju 13, 1999 wydanie Nature, badania otrzymał wiele pokrycia w czasie w prasie popularnej. Jednak późniejsze badania przeprowadzone na Uniwersytecie Stanowym Ohio nie wykazały, że niemowlęta śpiące przy włączonym świetle powodowały rozwój krótkowzroczności. Stwierdzono natomiast silny związek między krótkowzrocznością rodziców a rozwojem krótkowzroczności u dzieci, zauważając również, że rodzice krótkowzroczni częściej zostawiali włączone światło w sypialni swoich dzieci. W tym przypadku przyczyną obu warunków jest krótkowzroczność rodzicielska, a powyższy wniosek jest fałszywy.

Przykład 3 Wraz ze wzrostem sprzedaży lodów gwałtownie wzrasta liczba zgonów spowodowanych utonięciem. Zatem spożywanie lodów powoduje utonięcia.

Ten przykład nie uwzględnia znaczenia pory roku i temperatury dla sprzedaży lodów. Lody są sprzedawane w gorących miesiącach letnich w znacznie większym tempie niż w zimniejszych okresach, a to właśnie w tych gorących miesiącach letnich ludzie częściej angażują się w działania związane z wodą, takie jak pływanie. Zwiększona liczba zgonów spowodowanych utonięciami jest po prostu spowodowana większą ekspozycją na aktywności związane z wodą, a nie na lody. Podany wniosek jest fałszywy.

Przykład 4 Hipotetyczne badanie wykazuje związek między wynikami lęku przed testami a wynikami nieśmiałości, ze statystyczną wartością r (siła korelacji) wynoszącą +.59. Dlatego można po prostu stwierdzić, że nieśmiałość, w pewnej części, przyczynowo wpływa na lęk przed testami.

Jednakże, jak to się zdarza w wielu badaniach psychologicznych, odkryto inną zmienną, „wynik samoświadomości”, która wykazuje ostrzejszą korelację (+.73) z nieśmiałością. To sugeruje możliwy problem „trzeciej zmiennej”, jednakże, kiedy trzy tak blisko powiązane środki są znalezione, to dalej sugeruje, że każdy z nich może mieć tendencje dwukierunkowe (zobacz „zmienna dwukierunkowa”, powyżej), będąc skupiskiem skorelowanych wartości, z których każda wpływa na siebie w pewnym stopniu. Dlatego powyższy prosty wniosek może być fałszywy.

Przykład 5 Od lat 50-tych XX wieku zarówno poziom atmosferycznego CO2, jak i poziom otyłości gwałtownie wzrosły. W związku z tym atmosferyczny CO2 powoduje otyłość. Przykład 6 Cholesterol HDL („dobry”) jest ujemnie skorelowany z częstością występowania zawału serca. Dlatego przyjmowanie leków w celu podniesienia HDL zmniejsza szansę na wystąpienie ataku serca.

Dalsze badania poddały ten wniosek w wątpliwość. Zamiast tego może być tak, że inne czynniki leżące u podstaw, takie jak geny, dieta i ćwiczenia fizyczne, wpływają zarówno na poziom HDL, jak i na prawdopodobieństwo wystąpienia ataku serca; możliwe jest, że leki mogą wpływać na bezpośrednio mierzalny czynnik, poziom HDL, bez wpływu na prawdopodobieństwo wystąpienia ataku serca.

Dwukierunkowa przyczynowość: A powoduje B, a B powoduje AEdit

Przyczynowość niekoniecznie jest jednokierunkowa; w relacji drapieżnik – ofiara, liczba drapieżników wpływa na liczbę ofiar, ale liczba ofiar, tj. podaż żywności, również wpływa na liczbę drapieżników. Innym znanym przykładem jest to, że rowerzyści mają niższy wskaźnik masy ciała niż ludzie, którzy nie jeżdżą na rowerze. Często tłumaczy się to założeniem, że jazda na rowerze zwiększa poziom aktywności fizycznej, a zatem obniża BMI. Ponieważ wyniki badań prospektywnych dotyczących osób, które zwiększają korzystanie z roweru, wykazują mniejszy wpływ na BMI niż badania przekrojowe, może również istnieć pewna odwrotna przyczynowość (tj. osoby o niższym BMI częściej jeżdżą na rowerze).

Związek między A i B jest przypadkowyEdit

Dwie zmienne nie są w ogóle powiązane, ale korelują ze sobą przez przypadek. Im więcej rzeczy jest badanych, tym bardziej prawdopodobne jest, że dwie niepowiązane zmienne wydadzą się być powiązane. Na przykład:

• Wynik ostatniej domowej gry Washington Redskins przed wyborami prezydenckimi przewidział wynik każdych wyborów prezydenckich od 1936 do 2000 włącznie, pomimo faktu, że wyniki gier piłkarskich nie miały nic wspólnego z wynikiem wyborów powszechnych. Ta passa została ostatecznie przerwana w 2004 r. (lub 2012 r. przy użyciu alternatywnego sformułowania oryginalnej reguły).
• Prawo Mierscheida, które koreluje udział Socjaldemokratycznej Partii Niemiec w głosowaniu powszechnym z wielkością produkcji stali surowej w Niemczech Zachodnich.
• Alternatywni łysi przywódcy rosyjscy: Łysy (lub ewidentnie łysiejący) przywódca państwowy Rosji zastąpił niełysego („owłosionego”), i odwrotnie, przez prawie 200 lat.
• Kod Biblii, hebrajskie słowa przepowiadające wydarzenia historyczne rzekomo ukryte w Torze: ogromna liczba kombinacji liter sprawia, że pojawienie się jakiegokolwiek słowa w wystarczająco długim tekście jest statystycznie nieistotne.

.