Причинность без корреляции
Мы часто спорим, почему корреляция может не иметь причинного характера, но важно признать, что также могут существовать истинные причинные взаимосвязи без видимого соотношения. То есть корреляцию нельзя считать демонстрацией причинности, и выявление взаимосвязи также не необходимое условие причинности.
Известен пример, именуемый парадоксом Симпсона (мы поговорим о нем в главе 5). В общем, даже если в рамках неких подгрупп есть взаимосвязь (скажем, тестируемый препарат в сравнении с известным лекарством улучшает результаты у некой группы населения), мы можем не обнаружить зависимости или найти, но обратную, если подгруппы объединить. Если новый препарат больше используют пациенты в наиболее тяжелом состоянии, а те, кто чувствует себя лучше, чаще получают обычное лекарство, то, если не принимать во внимание серьезность заболевания, может показаться, что тестовое лекарство приводит к худшим результатам для населения.
В качестве еще одного примера причинности без корреляции рассмотрим влияние длительных пробежек на вес. Да, пробежки могут снижать вес за счет траты калорий, но бег также приводит к повышению аппетита, что, в свою очередь, ведет к увеличению веса (и, таким образом, отрицательно влияет на его потерю). В зависимости от силы каждого конкретного воздействия или исследуемых данных положительный эффект пробежек может полностью нивелироваться отрицательным, а значит, между бегом и потерей веса соотношения не будет. Структура этого примера представлена на рис. 3.8. Причина обладает положительными и отрицательными воздействиями, которые осуществляются различными путями; вот почему мы можем либо не наблюдать корреляции вообще, либо наблюдать нечто близкое к ней (вспомним: любые меры не абсолютны).
Рис. 3.8. Набор положительных (стрелка вверх) и отрицательных (стрелка вниз) причинных зависимостей. В разных группах населения они могут нивелироваться
Мы уже рассмотрели причины, по которым невозможно обнаружить существующую корреляцию (например, ошибка отбора, недостаточная вариация, предвзятость подтверждения, нелинейные зависимости и т. д.), и часто можно услышать, что соотношение не обязательно предполагает причинность. Но важно помнить об обратном: причинно-следственная связь не всегда подразумевает корреляцию
[140].
4. Время. Как время влияет на способность причинного восприятия и осмысления
В выборочном контролируемом эксперименте (2001) проверялось, могут ли молитвы улучшить здоровье пациентов, например сократить время их пребывания в больнице
[141]. В двойном слепом исследовании (ни врачи, ни пациенты не знали, кто в какой группе) принимали участие 3393 взрослых больных с инфекциями кровотока, примерно половина из которых была отнесена к контрольной группе, а вторая половина – к группе «молитвенного вмешательства». По итогам и показатель времени пребывания в больнице, и показатель лихорадочного состояния в группе вмешательства снизились, причем со статистически значимым различием (p-значения равнялись 0,01 и 0,04).
Но, если подобное вмешательство столь эффективно, почему его практикуют не во всех больницах?
Одна причина в том, что участники исследования находились в больнице с 1990 по 1996 год, то есть молебны за их выздоровление устраивались задолго до того, как были зарегистрированы сроки пребывания и результаты. Действительно, молитвы были мерой не только ретроактивной, но также и дистанционной, читались в разных местах и в разное время людьми, которые не были в контакте с пациентами.
Причина, влиявшая на нечто в прошлом, целиком противоречит нашему пониманию причинности. Мы считаем, что причины предшествуют следствиям (если только не приближены по времени), и существует убедительная физическая зависимость, связывающая причину и следствие. И все же эксперимент проводился согласно обычным стандартам выборочных экспериментов (например, двойным слепым методом), а результаты оказались статистически значимыми в соответствии с общепринятыми критериями.
Статья об этом эксперименте вызвала вал писем на адрес редактора. В его издании обсуждались философские и религиозные соображения, и вопросы веры были не главными. На самом деле исследование требовало от читателей ответа на вопрос: смогли бы они принять результаты, серьезно противоречащие их устоявшимся верованиям, если бы стандарты испытания соответствовали их пониманию методологической разумности и статистической значимости.
Можете представить эксперимент, который уверит вас, что причина способна вызвать нечто, уже случившееся в прошлом? Даже если такой опыт кажется разумным, мы вряд ли поверим, что причиной стало произведенное вмешательство, поскольку это противоречит нашему пониманию временного паттерна причин и следствий. Если вы прежде слабо верили в некую гипотезу, возможно, ни один эксперимент не сможет значимым образом поменять ваши верования.
В причинности порядок событий оказывается центральным, да и мы сами прекрасно чувствуем, что между причиной и следствием должно пройти определенное время. К примеру, если вы смотрите фильм вместе с другом, который болен гриппом, и сами заболеваете через три месяца, вы вряд ли скажете, что это друг вас заразил. Но, если вы верите, что контакт с больным вызывает болезнь, почему бы не поставить грипп в вину другу? Дело не просто в подверженности болезнетворному вирусу, а скорее в том, что эта расположенность не способна моментально вызвать симптомы вируса из-за инкубационного периода, и на нее нельзя возлагать вину за заболевание гриппом в нескором будущем. Действительно, временной коридор, когда контакт приводит к болезни, очень уж узкий, и можно использовать это знание, чтобы ограничить диапазон контактов, вызывавших конкретный исход.
* * *
Именно время часто позволяет провести различие между причиной и следствием (болезнь, предшествующая потере веса, говорит о том, что похудение не могло ее спровоцировать), делает вмешательство эффективнее (некоторые лекарства необходимо принимать после контакта с вирусом) и помогает предсказывать события (знать, когда цены на акции пойдут вверх, намного полезнее, чем знать, что это случится в неопределенном будущем). Но время тоже способно вводить в заблуждение: мы можем обнаружить корреляции между несвязанными временными рядами со схожими трендами, можем оказаться не способны выяснить причину для запаздывающих следствий (например, между воздействием окружающей среды и состоянием здоровья), а между несвязанными событиями ошибочно установить связь, если одно из них предшествует другому (изготовители зонтиков, которые открыли свой магазин до сезона дождей, разумеется, не стали его причиной).
