对因果关系保持特别的怀疑|
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在分析性推理中，最难的就是因果关系的建立，而这也恰恰是最该怀疑的。如我们之前描述疯狂的科学实验时提到的，如果你在进行测试时，随意地将人们两两分组，若得出的结论不同，你通常会认为是测试的条件不一样；可是，如果你去探寻两种因素的统计性关系，却发现它们不可能是因果关系。你可能听过这样一句话：“相关性不等于因果关系。”请记住这句话。
认知心理学家克里斯托弗·查布利斯（Christopher Chabris）和丹尼尔·西蒙斯（Daniel Simons）在他们所著的《看不见的大猩猩》（The Invisible Gorilla）(9)一书中就如何检查因果关系给我们提供了有用的方法：“当你听到或读到两种因素的关联之处时，想想它们之中是否被随意地设定了条件。如果随意地将人们分配在这些组不可能、代价太大，或者不太符合伦理，那么该研究就不是实验，其因果关系也就是不成立的。”
比如，如果你在报纸上看到“10年的研究表明，酗酒可以引发癌症”这样的论断，那么就问问自己，被试者是否被随意地分配到了各个小组，然后让他们要么酗酒10年，要么10年不喝酒。这看上去是不可能的。相比之下，更为真实的情况是，一名研究者经过对一群人10年的监控，发现酗酒和癌症之间有着一定的关联。研究者还可以提醒大家，其他变量也可以解释这种关联（比如，酗酒的人也可能是个烟鬼）。可报纸上并没有这么写。
如果你怀疑你公司的某一个人在使用cum hoc ergo propter hoc模式（A与B相关联，所以，是A导致了B），那么，补救方法可以是详细的实验设计知识或统计学与计量学知识。这时，最好请一位专家。