大数据时代,“因果推理”是你必备的素养
2019-06-30 01:21:06


定期接受代谢综合征体检就能长寿吗?看电视会导致孩子学习能力下降吗?想必很多人的回答都是肯定的。不过,经济学的相关研究已经推翻了上述全部说法。大多数此类似是而非的说法源于我们混淆了相关关系与因果关系,在教育经济学和医疗经济学领域深耕多年的两位作者,教你用因果推理识破纯属偶然的伪相关和随处可见的无稽之谈。

两个事件之间是否真的存在因果关系?为解答这一问题,近年来经济学研究倾注了巨大的心血。我们把正确区分因果关系和相关关系的方法论称为“因果推理”。

“因果”,顾名思义,即“原因与结果”。“推理”则指“根据某个事件推导其他事件,即经过推测和推断得出结论的过程”。换句话说,就是分析并判断两个事件是否分别为原因和结果的过程。

在日常生活中,只要理解了因果关系和相关关系的差异,训练自己思考是否存在因果关系,便可以摆脱偏见或无稽之谈的束缚,做出正确的判断。本书的目的便在于用浅显易懂的方式详尽讲解因果推理最根本的思维方法。读者可以把本书当作因果推理的“入门的入门”。既然是入门的入门,自然不涉及经济学的基础知识,更不会用到任何公式。

此外,本书还将用大量篇幅介绍经济学中运用因果推理与数据得出的研究成果,说明如何解读这些研究。当今社会,“大数据”已成为脍炙人口的词汇,任何人都能轻而易举地分析数据,但是这并不代表所有人都能正确解读数据分析的结果。若想在大数据时代获得一席之地,不仅要学会分析数据,更要掌握解读数据分析结果的能力。

本书作者之一的中室牧子是教育经济学家,多年来一直致力于运用数据和经济学方法研究何种教育方法能提高儿童的学力及能力。她所提倡的不是基于个人经验的教育论,而是呼吁根据具有因果关系的科学依据来制定育儿及教育政策。

另一名作者津川友介是医生兼医疗政策学家,致力于运用大数据研究如何在改善医疗质量的同时抑制医疗费用的增加。津川师从美国著名医疗经济学家、任教于哈佛大学的约瑟夫·纽豪斯以及最早创建因果推理体系的唐纳德·鲁宾,从他们那里学会了因果推理的思维方法。

在美国,“因果推理”是大学的课程内容之一。商务和政治场合自不必说,日常会话中很多人也会有意识地在言谈中注意因果推理的应用。

19世纪杰出的美国思想家、作家拉尔夫·爱默生说过这样一句话:“浅薄的人相信运气,强大的人相信因果。”在这个数据泛滥的时代,“因果推理”是我们每个人必备的素养。(选摘自《原因与结果的经济学》)