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相关关系和因果关系精编

相关关系与因果关系

——《教育研究的哲学》读书笔记（7）

王晓春

……事实上，常常有人说，我们可以确定的所有关系都是相关关系，但我们无法得出因果性结论。但是，在相关关系和因果关系之间，我们能做而且也必须做出区分。……

因此，我们必须重新表述因果关系，使因果关系不仅仅是一种相关关系。假如在条件C下的任何时候，只要事件X发生，事件Y就会发生，加上假如X没有发生，那么Y 也不会发生，或者假如Y没有发生，那么X也没有发生。

那么就可以说X是Y的原因。因此，事件之间不仅有强的相互关系，也有充分和必要的条件关系。给定条件C,那么X是Y发生的充分条件，Y是X发生的必要条件。

（《教育研究的哲学》（英）理查德·普林着北京师范大学出版社2008年5月第一版62页）

从科学角度看，把相关关系误认为因果关系，或者用相关关系冒充因果关系，这在教师的日常教育活动中，真是“司空见惯浑闲事”。

咱们举一个最常见的：“努力”与“提高学习成绩”。大家几乎都肯定这二者有“因果关系”。是吗如果真是这样，按上述引文的论述，下面几种说法都应该成立：

1、只要努力，学习成绩一定提高。

2、如果不努力，学习成绩必然下降。

3、如果某人成绩没有提高，那一定是他没努力。

显然，这三条都不能成立。努力而成绩无法提高，大部分人都遇到过这种事；不努力而成绩并未下降（甚至还有上升），这种事也不新鲜；至于成绩没有提高，就断定其人没努力，那很容易造成“冤案”。

更何况，因果关系需要有给定条件C，这个条件必须稳定不变，而在学生的学习活动中，根本不存在这种稳定不变的条件。

这就可见，“努力”与“提高学习成绩”之间，只有相关关系，并无因果关系。

可是老师们却往往认定二者有因果关系，言之凿凿地向学生灌输和宣扬。这就失掉了起码的科学态度。

这类事情很多。不少人动辄发现“教育规律”（所谓规律就是稳定的因果关系），靠的就是把相互关系夸大成因果关系。实际就是忽悠人。像什么“爱的魔力”，“赏识教育”，“严师出高徒”，都是这种东西。

教育要走向科学，必须讲逻辑性，说话必须谨慎，必须有依据，千万别绝对化。愚以为教育不大可能有自然科

学那一类的因果关系，教育更多的只是事件之间的相关关系，正相关，负相关。当然，教育仍有规律可言，但所谓的教育规律，说的只不过是那些大概率的相关关系而已。对此，每个教育者都必须保持清醒的头脑，不能乱说乱信。

如果多数校长和教师都能明白这个道理，整个教育的局面就另一样了。

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解读投资心理误区：因果关系与相关关系

因果关系与相关关系是说明事物之间联系的两种形式，也是经常被人们混淆的两种关系。混淆因果关系与相关关系是一种常见的心理误区，尤其在投资实践中，因为误把相关关系当作因果关系而造成决策失误，招致投资损失的例子屡见不鲜。因此，为了从源头上消除这种心理误区，有必要正本清源，详细剖析这个问题。

一、概念

所谓因果关系，简单地说，就是A→B。即事件A的发生导致事件B的发生。因果关系中最常见的是一因一果，另外还有一因多果，一果多因，多因多果等形式。

所谓相关关系，顾名思义，就是两种事件之间有关联。在统计学中，两个随机变量X、Y之间的相关关系用相关系数ρxy来表示（∣ρxy∣≤1）。这里所说的随机变量，就是我们通常所说的事件的数学抽象。

若ρxy≠0，则称X与Y相关：当ρxy>0，称X与Y正相关；当ρxy<0时，称X与Y负相关；特别地，当ρxy=1时，称X与Y完全正相关；当ρxy=-1时，称X与Y完全负相关；当ρxy=0时，称X与Y不相关。

注意：完全正相关并不等于因果关系。

二、常见错误

面对客观世界的种种不确定性，人们喜欢寻找原因，并将不确定性转化为确定性，尽管这种转化往往只是心理上的。这是千古不变的人性的弱点。

我们习惯于将相关关系转化为因果关系来解释周围的事物，而我们探索客观世界的因果关系也总是从相关关系开始的。懒惰者习惯于匆匆忙忙得出结论，而不是经过周密的思考和论证，这就容易导致出错。常见的错误主要有以下几种形式：

1、胡乱确定因果关系。

有个古老的谬误是：“如果B紧跟着A发生，那么A 一定导致B。”

在这里，或许A是B的因，B是A之果，但更可能的情况是，A和B并不互为因果，而都是第三种因素的产物。

2、小样本错误。

这是一种数据“陷阱”。原因在于采样过少，即使分析和推理过程正确也不一定能得出正确的结论。

3、把相关关系当作因果关系。

许多情况下，变量之间只是存在着相关关系，但是否存在着因果关系仍旧是个未知数。因此，在明确变量之间确实存在因果关系之前，不宜匆忙下结论。

4、把相关关系当作决策依据。

对于复杂系统的决策问题，即使某种相关关系是真实的，并有真实的因果关系，我们仍不能凭此做出行为决策。股市是个典型的例子，问题就在于系统的复杂性。

有关相关关系与因果关系的心理误区被广泛应用于有意无意、善意恶意的“欺骗”活动。最常见的骗局，是利用真实的相关关系来支持一个未经证实的因果关系，最典型的例子就是广告。

三、相关关系

在我们的投资活动中，经常要用到相关关系。试举几例：

1、西旗兄12月9日在论坛发贴“话题大讨论是股市暴跌的前兆”。

帖子内容如下：“同志们去看看去年911那几天论坛是不是很热闹，结果大盘趁大家吵成一团的时候也毫无抵抗的往下走了！这几天又出了个岳飞是否民族英雄的大讨论，看来大盘又危险了！吵吧，闹吧，等着看大盘又下一城吧，哈哈！”

西旗兄所说的“问题大讨论”与“股市暴跌”之间可能存在着一种相关关系（当然，还有待进一步采样、验证），与之相似的还有“高手之争”、“实战之争”等，有心人不妨留意一下。

如果我们深入思考，就会发现每次暴跌之前都是大家最迷茫的时候，多数投资者在等待和观望。这种时候，人们的心理是迷茫和焦躁不安的。如果碰巧有什么事件发生，大伙就会借机宣泄心中的不安情绪。而一旦市场做出方向性选择，人群便会加入追涨或杀跌的行列。这也意味着，随着人群不断加入，使趋势得到强化，市场惯性会有一段持续的下跌和上涨。

另外，去年以来这种现象似乎与股市大幅下挫高度相关，原因应该是市场一直处于熊市之中。

2、有关反向指标的问题。

曾经有段时间，一旦某个老股民打电话问我大盘还要跌多深，我就知道大盘离见底不远了。因为他的心理已经到了崩溃的边缘。反过来，一旦该老股民问我还能买点什么，我就提醒自己大盘可能要见顶了。因为贪欲使得他恨不得每一分钱都变成“老母鸡”，让它们呆在股市里“下蛋”。

这里，“老股民的电话”与“股市见顶或见底”就是两个相关系数较大的事件。

3、技术分析中的相关关系。

我们常说“量在价先”，这说明成交量的放大与股票运行趋势的改变存在某种相关关系。但是，我们无法就此认为成交量放大就是价格上涨的原因。因为反例很多。

更普遍的情况，如果把市场的走向简单地用“涨、跌、盘”三个字来概括，那么我们所做的技术分析的实质就是寻找技术信号（形态、趋势、指标等）与市场走向的相关关系。

这是一种重要的思想。

曾经看到有技术分析者将行星运动与市场涨跌之间的关系用图示的方式表出，据说成功率还很高。对此，本人一直感到很困惑。如果把上述关系视为一种相关关系（不知道有没有验证过），用作决策参考，倒也未尝不可；但是，如果把这种关系定性为因果关系并据此决策，个人觉得有失之草率之嫌。

总之，我们应该慎重对待事件之间的因果关系和相关关系，在考虑事件的相关关系时，应该做深入的思考，至少要问自己几个问题：

1、存在确定的因果关系吗

2、如果不是，存在相关关系吗

3、如果是，是正相关还是负相关相关系数有多大

4、如果能确定相关系数，那么如何应用于投资决策

5、检验：样本容量足够大吗样本是否经过认真、仔细的挑选推理过程是否正确结论是否经过严密的论证

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《统计陷阱》之“相关关系与因果关系”

近日看了新华网上的《调查:学历越高收入越多上网时间越长》的新闻，使我联想到了《统计陷阱》中的一章“相关关系与因果关系”。

这是一个非常常见的谬误。我自然相信这个统计的过程是非常符合程序的，谬误也并不是出现统计的数据上。而是出现在由统计得出的结果上。文中指出：“上网时间与上网者的学历成正比，学历越高，上网时间越长。”这就像是一个因果关系，表明乐学历的高低直接导至乐上网时间的变化。

让我们来揭示此文的谬误：如果B紧跟着A出现，那么A一定导致B。举个一目了然的例子：我每次下雨外出都能遇到美女，那么是否可以得出结论：因为下雨，所以我才遇到乐美女换一个更接近那条新闻的例子（也是书中例子）：假设我们已经证实高中毕业生比中途辍学者赚的钱多，并且在大学里多学一年，其收入也会有相应的提高。而得出一个一般结论：在学校呆得时间越长，你赚的钱就越多。但结论在下面这种情况下就并不适用。具有博士学位的人通常变成了大学教师，而不会成为最富有的阶层。另一个例子：在对大学生抽烟者的统计中，发现成绩好的大学生中抽烟的人比成绩差的大学生要少。于是得到了“合理”的推断：抽烟使人的头脑变笨。但是，难道结论就不能是相反的解释么也许低分促使学生变得爱抽烟。最大的可能是两个因素并不互为因果。是否那些不把读书当回事的爱社交的学生更爱抽烟

现在让我们来分析一下那个新闻，我们是不是可以有这样的解释：因为有些职业需要长时间的上网，而从事这些职业的大多数人学历较高。又或者是对于网络这种新事件，年轻人比中老年人更快的接受、使用、喜爱它，因此

他们成了使用网络的主力。而因为近十几年来教育的普及，年轻人往往有着比中老年人更高的学历。

两个因素的相关性是必须通过对事物关联性的描述进行仔细的研究得出的。由此可见，不要说此新闻中的两个因素是否具有因果关系，就是退一步的相关关系是否成立也是一个末知数。

略淡：相关关系，因果关系和格兰杰影响检验

本文来自:中国经济学教育科研网论坛详细出处参考：&ID=403989

略淡：相关关系，因果关系和格兰杰影响检验这三个事情呢，经常被初学统计、计量的小朋友所误解，这种误解，甚至还被不求甚解的小朋友们带出校门，散布到世界的各个角落，真是很让人担忧的。前阵子看到国内某着名经济学家（本人素来景仰的）领衔的课题研究报告之后，更是让我有这种想法。因此，写了这个帖子。

误区之一：貌似因果关系的相关关系

虽然一讲起来，大家都知道这两个东西根本不是一回事；可是实际上，我们也很容易犯这种错误。比如：一提到吸烟致癌，如果有人不信，那你往往会说，“吸烟的人，肺癌发病率会比其他人群高好几倍哦！”很遗憾，陈希孺先生（生前是概率统计方面唯一的院士同志）就认为这种说法是不可靠的，这也是他很喜欢用的一个例子。他是这样说明的：假如有这样一种基因，它同时导致两件事情，一是这个人很喜欢抽烟，二是这个人更容易得肺癌。这种可能性，是与上面常用劝诫口吻完全相容的。

所以，相关关系常常貌似因果关系，需要我们小心提防，保持清醒。

怎么样纠正这个毛病，建立一个良好的思考习惯呢

建议疗法：看个电影《小红帽》，这个电影告诉我们一句话：很多事情不是像看起来的那样。

我想说的是，虽然在100件事情当中，有99件事情是像看起来的那样，而只有1件事不像看起来的那样。但是，只有这最后1件事情才将你和其他的小朋友区别开来！

误区之二：貌似因果关系的格兰杰影响检验

如果说上面第一个误区，主要怪小朋友自己的话；那这第二个误区，恐怕应该是老师要负主要责任了。GrangerCausality被引入国内时，被翻译成格兰杰因果关系检验。不知道谁干的这事，但我怀疑，这个翻译的人，要么是哲学没学好，要么是统计没学好，要么是语文没学好，总之是有某个方面知识结构的缺陷。结果是，好多小朋友都被误导了，尤其是Granger同志中了大奖之后，格兰杰因果关系检验被到处贴来贴去。可叹，直到现在还有很多不求甚解的小朋友都仍然认为这是个因果关系的test。

在这一点上，我尤其要佩服余老师。他说自己并没有学过GrangerCausality，但是凭借深厚的哲学功底和对统计学的基本理解，他的判断是：哲学的因果关系，那是统计学这个学科根本没法检验的。

恐怕一般小朋友没法理解，但是有个例子是很受欢迎的：燕子低飞是先于下雨而发生的，所以你做检验，就会得到燕子低飞是下雨的GrangerCausality（零假设被拒

绝）；但是从哲学角度来看，下雨才是燕子低飞的真正原因。

这个例子揭示了GrangerCausality和因果关系的本质区别：前者说的是一种可预测性（forcasting），如果A 事件对于预测B事件是有用的，那么我们就说：A是B的GrangerCausality（即：拒绝“A不是B的GrangerCausality”）；而后者，因果关系讲的是一种逻辑上的顺序，其与发生时间上的先后顺序有的时候是完全相反的，比如上面的例子。

怎么纠正建议疗法：第一步：在天气预报要下雨的那一天（假定天气预报准确）走到外面；第二步：找到一只低飞的燕子；第三步：问问燕子“你是下雨的哲学原因还是格兰杰Causality”第四步：如果你没有找到燕子，或者它不屑于回答，那你就试着淋淋雨，尝试一下雨中的思考是否能给你带来灵感。

真正的因果关系怎么得到

因为上面说的，因果关系不是通过经验能判断的，因为经验只是一些感性的、直观的、表面的信息，无法直接

提供逻辑上的解释。因此，经验方法，例如相关关系、格兰杰影响检验都是一种验证结论的补充性说明，可以加强结论的可靠性，但并不能据此直接得到因果关系的结论。

那真正的因果关系怎么得到呢还得靠逻辑的思考。这里还有一个例子，根据经验，大家一般都认为：重的东西，掉下来快些；轻的东西掉下来慢些。亚里士多德就这么想的，之后两千多年，大家也都一直这么想。可是，我们知道，后来伽俐略小朋友站到了比萨斜塔上面，扔了两个大小不同的铁球，砸碎了这个顽固的想法。

但是，在伽俐略爬到这么高之前，他还是想了很多很多的。

首先，他想，既然重的东西掉得快一些，轻的东西掉得慢一些，那么把两个东东绑在一起，轻的东西就会阻碍大的东西掉得那么快，两者的速度就会平均一下，所以两个绑在一起，掉的速度应该是介于两个单独下落速度之间的。但是，他又转念一想，两个东西张在一起，那不就变成一个更重的东西了吗这个更重的东西不就掉更快了吗和前面矛盾。这个归谬的结果，一下子让他疑云顿生。然后

因果关系与蕴含

因果连结与蕴含在数学和逻辑学中，我们使用符号“∵，∴”或者应用语句连接词“因为…，所以…”时所表达的含义实际上与蕴含相一致，“因为P，所以Q”可以直接看作“如果P，那么Q”或者“P→Q”，相应地，以必要条件、充分条件、充分必要条件、大前提、小前提完全取代了因果这对哲学范畴。在逻辑学和数学中没有因果连结。特意将哲学同逻辑学作出区分并非独创，而且这种区别在因果转化为蕴含这一过程中表现得尤为明显。因果范畴这对古老的哲学范畴没有被吸收在逻辑学中或者说被轻率的以蕴含代替理应引起人们的足够警觉和疑问，这种“取消”和代替是合理的吗？由于逻辑学和哲学承当着回答问题的任务，所以在回答问题时使用了逻辑论证，那么这段逻辑论证对答案的合理性应当负有责任。我们相信一个答案是合理的，因为我们使用了正确的逻辑演绎推理，问题在于：逻辑本身的合理性由什么得到保证？比如人们怀疑这么一句话：如果诗是为姑娘写的，那么2+2=4。它是合理的吗？根据蕴含析取等值律：（P→Q）←→（￢PⅤQ）也即蕴含语句的正确性可以转嫁给前件和后件各自的正确性，而不包含前件与后件的联系。我们可以看到只要后件为真，P→Q就永远成立，而不管其前件究竟为何，它是否可能存在，是否可能正确，是否与Q有关均不能影响整个推断的给出。当然，在任何前件给出之前，已经得知后件的正确性意味着后件是一个无条件成立的真理，（否则我们何以知道它的正确性？）例如“2+2=4，￢（P→Q）←→P&￢Q”等等。幸好我们利用逻辑乃是为了得知一个某条件下才能确立的真理，所以在一段逻辑论证中，前件与后件缺少关联的这种古怪证明从未出现过。例如要求某个学生证明一个无条件成立的数学定理实际上以他所学过的数学公理全部正确为前提，虽然这个定理是无条件的，但该学生在证明之前却不能这样认为，他必须从以往所学的数学知识出发得到这个定理，然后说因为他所用的都是无条件成立的数学公理并且在证明过程中没有引入其它限制条件，所以这个定理也是无条件的。与蕴含在逻辑学中的地位相似，因果连结在哲学中也具有着举足轻重的地位，询问事物（现象）出现的原因，可以有本质原因、内因、外因等等，可以说对事物原因的寻求导致了哲学、自然科学及其附属学科的出现。米利都学派最先开始探索什么是世界的本原，到了亚里士多德那里，他对在他以前的古希腊哲学中关于本原的思想进行了一次较为全面的总结，在此基础上提出了四因说，形成了他对本原问题的看法，所谓四因，就是：1）“事物所由产生的，并在事物内始终存在的东西”；2）“形式或原型，亦即表述出本质的定义，以及它们的…类?”；3）“变化或静止的最初源泉”；4）“终结、目的”。简言之，即质料因、形式因、动力因和目的因。在此后漫长的岁月中，人们肆无忌惮地或者说麻痹大意地将因果连结用于逻辑推理之中，并将逻辑推理认作不可置疑的以至于人们不能确认地球的质量是否是地球产生磁场的原因，却能够确认某段逻辑证明或数学证明是无懈可击的。这样我们希望，可以从原因（地球的质量）开始运用逻辑推理得到结果（地球产生磁场）那么，我们就可以不花代价地得到关于客观世界的确定无疑的知识。例如用逻辑推理推知上帝的存在与否等等。这一门学问在黑格尔辨证法出现以前被称作“形而上学”而与形而下的学问区分开来的原因就在于此。强调思辩和理性而忽视人的认识过程。康德说：“这个体系（科学的形而上学体系）不根据任何材料，同时也不依靠任何事实，而只根据理性本身，力求从理性原始萌芽中开展出知识来。”①康德说这番话乃是受了休谟的刺激，因为休谟带给这门学问致命的打击，他对这种无庸置疑的“因为…，所以…”或者“如果…，那么…”的推断提出疑问，即：是什么保证了这种无庸置疑的因果连结（蕴含或推断）呢？——尤其是在我们对真实事物、现象的原因并不确知的情况下？休谟的疑问因其答案难以让人接受而使疑问本身被程度不等的误解，并受到诸多指责。当历史进行到形而上学必须向形而下学臣服的时代，出现休谟的疑问理应受到极大重视和得到正面回答。自然科学、社会学、经济学以及心理学、人类学的研究先后从哲学中脱离出来并各自获得长足的进步。如果说康德在他那个时代感到牛顿力学的巨大压力而不得不寻求形而上学自身的合理性，那么整个二十世纪，尤其是二十世纪的

莫把数据的相关性当成因果关系

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/1f10006745.html, 莫把数据的相关性当成因果关系作者：董晓静来源：《支点》2016年第04期核心提示：不要将相关性当作因果关系去指导决策，这一区别的重要性在大数据时代显得更为突出。大数据时代，很多商学院都会讲到这个经典案例：沃尔玛发现啤酒和尿布的销售量是相关的，但究竟是因为啤酒销量增高导致尿布销量增高，还是反过来？沃尔玛不需要做太深入的研究，有了相关性的分析结果，就足以把啤酒和尿布放在一起卖，从而提高销量。这个成果非常有意思，但没有理论根据。换句话讲，相关性可以不需要理论支持，只需要用统计学的方法描述数据。这样的结果，在很多时候非常有用，但如果把相关性当成因果关系来指导决策，可能就会有害。不妨再看看下面几个例子。在日常生活中，我们经常听到有的妈妈说，“我一定要把孩子送到那个补习班，那个补习班的孩子很多都考上好大学了。”这句话背后隐含着一个观察分析结果：去这个补习班的孩子，比不去的考上好大学的多得多。这个结论就源自简单的相关性分析，但这位家长可能犯下一个错误：把相关性分析当作因果关系，进而据此决策。其实，上这个补习班只是那些孩子考上好大学的其中一个原因（相关数据），两者之间是否构成因果关系，需要更复杂的分析，仅一个相关系数远远不够。再举一个例子。去年在美国的很多新闻媒体报道过一篇论文，论文作者分析了14万篇学术论文后，通过相关性分析发现题目比较短的论文更容易被引用。作者认为他们用了大数据，对此，我提出两点。第一，大数据在这里是帮助他们找出结论，还是“害”了他们呢？在统计学中，衡量统计结果是不是比较确定，需要计算这个统计结果的方差。方差的大小跟数据量大小有关，当所有其他条件一样时，数据量越大，方差值越小，统计结果的确定性越大，包括错误的结果。也就是说，作者利用大数据得到了比较确定的相关系数的结果，但可能还有很多变量之间的相关系数比较高。除了标题长短，是不是文章长短、图表应用等因素都相关呢？第二，这个结果完全靠相关系数得到，同前面补习班的例子一样，不能当作因果关系来指导决策。如果一篇文章的标题短被引用得多，另一篇文章标题长被引用得少，没有任何意义，两篇文章本就不同。

因果关系与逻辑推理

因果关系与逻辑推理摘要：哲学上把因果关系定义为“引起”和“被引起”的关系，现实中能够用“因为……所以……”表述的关系并不都是因果关系。逻辑推理中的“条件和结论”与现实中的“原因和结果”必须给予严格区分，复杂因果关系是“基本因果关系”的复合，电源、开关、灯泡三个“元件”串联而成的电路可以作为基本“因果关系模型”。原因与结果都是动态的，开关的“开”与灯泡的“亮”之间具有因果关系，而不是开关与灯泡具有因果关系。寻找可能的原因（现象）是逻辑推理，可能的原因现象有“并联”和“串联”两类，并联现象中只要有一个发生结果就会发生，串联现象必须全部发生结果才会发生。“时间”参数的有无是因果关系与逻辑推理的根本区别。并联现象中最先“成就”的那一个是结果发生的“原因”，而串联现象中最后“成就”的那一个是结果发生的“原因”。原因和条件的区别全在于出现的时间不同。在此基础上，内部原因和外部原因、主要原因和次要原因、根本原因和一般原因、直接原因和间接原因、偶然原因和必然原因等，都可以作出合理解释。关键词：因果关系原因和条件内外因关系逻辑方法破坏分子发现炸药仓库的守护卫兵在后半夜两次交接班时警惕性较差，遂利用这一疏漏，接近仓库点燃引爆物引发仓库爆炸，使国家财产遭受重大损失。破坏分子“点燃”引爆物的行为无疑是仓库“爆炸”的原因。有人认为，保卫工作的“疏漏”也是“爆炸”事件发生的重要原因。还有人

根据内外因原理认为，“炸药能够爆炸”（具有爆炸的性能）是内因，破坏分子“点燃”引爆物是外因。内因是根本的、决定性的原因。如果仓库内存放的只是一堆石子而没有炸药，就不会出现爆炸的结果。这一说法看似可笑，但与毛泽东所说的“温度不能使石头变成小鸡”的例子是颇为类似的。人们普遍认识到，现实中的因果关系是复杂的，存在“一因一果、一因多果、多因一果、多因多果”等情况。人们还从不同的角度把原因分为“直接—间接、主要—次要、重要—一般、偶然—必然”等等。但由于这些划分标准没有给予严格界定，这就引起许多不必要的争议。本文试图通过对概念进行严格定义，建立起“基本因果关系模型”，并以此为基础对复杂因果关系作出解释。一、基本因果关系模型哲学上把现象和现象之间那种“引起和被引起”的关系，叫做因果关系，其中引起某种现象产生的现象叫做原因，被某种现象引起的现象叫做结果。但在现实生活中，人们对“引起”和“被引起”却有大不相同的看法，结果出现了许多复杂的因果关系表述形式。但是表述越是复杂，越容易出现模糊和混乱，给科学地认识因果关系造成困难。所以对因果关系，学界至今还没有建构起比较完整的理论框架。笔者以为，要想在因果关系研究上有所突破，应当借用数理逻辑的思想，从基本假设和定义出发，建构起“基本因果关系模型”（理论），以此为基础对复杂因果关系给予解释。作为建构模型基础的基本假设和定义，都必须从现实世界中归纳出来。

疑读《大数据时代》 6 -- 相关关系与因果关系的辩证

相关关系与因果关系的辩证 --疑读《大数据时代》6 By唐人《大数据时代》给出的大数据时代的第三个特征，是“不是因果关系，而是相关关系”。无论是因果关系还是相关关系，在书中都是指两个变量之间的关系，是数据中最简单的关系。因果关系与相关关系有什么关系？为什么“不是因果关系而是相关关系”？所谓“不是因果关系而是相关关系”有什么问题吗？相关关系之重要性首先谈谈为什么是相关关系，谈谈大数据时代相关关系的重要性。迈尔大叔用亚马逊的图书推荐系统，引出了相关关系的重要性，因为这个相关关系，成为线上商城在向浏览网页的网友推荐有关商品的基本算法。我们通常把这种根据相关关系推荐的商品称为关联商品。地球人基本上都知道这种相关关系：如果购买商品A的消费者中有相当部分也购买了商品B，那就可以认为商品A和B是相关联的，所以当再有消费者购买商品A时，就向他推荐商品B。迈尔大叔对相关关系的评价是：“关联物，预测的关键”。他说：“知道‘是什么’就够了，没必要知道‘为什么’。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己‘发声’。” 随之又列举了沃尔玛将蛋挞与飓风用品放在一起销售的案列。在这个例子里，蛋挞与飓风用品一起购买的关联行为就是“是什么”，迈尔大叔认为没有必要探究为什么飓风来了美国人民喜欢吃蛋挞。

你认为有必要知道“为什么”吗？我认为，至少没有必要说“没有必要知道为什么”。另外，在预测分析中更多应用的不是简单的两个变量之间的相关关系，而是一组变量与某个变量之间的相关关系。关于这一点，迈尔大叔基本上没有解释，只是在某些案列里用十分惊讶的语气进行了感叹，如在例举美国个人消费信用评估公司“遵从医嘱评分”时介绍说：它分析一系列的变量来确定这个人是否会按时吃药，包括一些看起来有点怪异的变量。比方说，一个人在某地居住了多久，这个人结婚了没有，他多久换一个工作以及他是否有私家车。事实上，美国个人消费信用评估公司使用了多个在迈尔大叔看起来非常奇怪的变量来预测一个人是否会按照医嘱吃药。接下来连续介绍的益佰利的个人收入评分、Aviva的健康预测模型、还有塔吉特的怀孕预测等，都不是简单的相关关系分析。而是更加复杂的多元回归分析。其中最可能使用的分析方法应该是一种被称为Logistic Regression的分析方法。从迈尔大叔对这些案例以及其他相关案例的描述来看，他很可能并不太了解这样的分析方法。为何不是因果关系？因果关系就是对相关关系问个为什么。我们来看看为什么迈尔大叔说是“不是因果关系”。首先是没有必要知道：大数据却显示，还有另外一个在某些方面更有用的方法。亚马逊的推荐系统梳理出了有趣的相关关系，但不知道背后的原因。知道是什么就够了，没必要知道为什么。这句话说白了，就是机器分析发现了两个变量之间的相关性，那就足够做关联商品推荐了，你用不着去分析为什么它们是关联的。另一个“不是因果关系”的原因，则有点难以理解。迈尔大叔说：专家们还会使用一些建立在理论基础上的假想来指导自己选择适当的关联物。这些理论就是一些抽象的观点，关于事物是怎样运作的。然后收集与关联物相关的数据来进行相关关系分析，以证明这个关联物是否真的合适。如果不合适，

对大数据视域下相关关系与因果关系的进一步探寻

对大数据视域下相关关系与因果关系的进一步探寻摘要：大数据的发展将如何看待相关关系与因果关系的问题摆上迫切位置，国内外多位学者对此进行深入思考，相互争鸣。大数据视域下的相关关系与因果关系更应被视为同级概念，统计概率因果关系为二者建立了一道桥梁。大数据研究不应止步于相关关系，对因果关系的追问应该不断延续下去，成为实现效益最大化的工具和科学进步的不竭动力。关键词：大数据；相关关系；因果关系；统计概率因果近年来大数据方法论研究领域中，相关关系与因果关系的关系与地位是一个讨论热点。其中，华南理工大学齐磊磊博士和江西财经大学黄欣荣教授的观点之争尤为引人注目。两位学者对于“大数据时代是否需要追问因果关系”等问题的思想交锋使得其后的研究者大受裨益，也引发了更多思考。此文尝试在此基础上对大数据视域下的相关关系与因果关系做进一步探讨。一、两位学者的论述中关于相关关系与因果关系的部分 2015年，齐磊磊发表《大数据经验主义——如何看待理论、因果与规律》一文i，概括出大数据经验主义的3个特点，其中包括“大数据时代，因果性不存在了，由相关性来代替”，并进行了反驳。此后，黄欣荣于2016年撰文《大数据主义者如何看待理论、因果与规律——兼与齐磊磊博士商榷》ii，认为大数据主义并不否定事物之间的因果性，只是不再一味坚持对因果性的追求。他列举牛津大学的访谈结果，表示对商业应用来说相关性就够了，但社科理论研究则仍需找到因果性。齐磊磊又于2017年发表文章《由大数据引起的对因果与相关的讨论》iii，将相关细分为决定性因果、统计概率因果和非因果相关3种类型，认为统计概率因果是因果与相关之间的纽带，可以使传统科学哲学的方法论与大数据方法论相协调起来。

因果关系成立的三大条件

因果关系成立的三大条件怎样判断事物间有因果关系？一般认为，两事物之间因果关系成立的条件是：（1）从发生顺序上，因在前，果在后（temporal order）；（2）它们之间有关联（association）或者说共变（co-variation）的关系；（3）必须排除其他可能用于解释结果的因素（elimination of spuriousness)。现分别来说明。先说时间顺序。假如我们认为两事物之间存在因果关系，而现在需要确定孰是因，孰是果。经验告诉我们，只有发生在先的事物才可能是因，时光倒逆只是幻想。时间先后顺序说不清而无法断定孰是因孰是果的，两者有可能互为因果。如贫困与多生多育的关系。多生多育也许是贫困的原因，然而后者未尝不是前者的原因。因为穷，所以想多生一些孩子以增加劳力、摆脱困境。时间顺序是因果关系的必要条件，但并非充分条件。把凡是发生在先的就作为因，显然大谬不然。如我在屋子里打了个喷嚏，外面紧跟着就响了个雷。能说我的喷嚏引起了打雷吗？不能。有个男的骑车摔骨折了，一查原来是家里前一天未给供奉的菩萨烧香。这未免荒谬。尽管如此，仍然有不少人错把时间顺序当作因果关系成立唯一的条件。再说关联。关联就是通常所说的“相关性”（co-relation）。当自变量引起因变量的变化时，两个变量之间有一种恒定的联系，也就是说，自变量方面的每一个变化都引起因变量相应的、可以预见的变化。如果研究表明，每当我们改变事物的一个方面，事物的另一个方面就出现可以预见的变化时，我们就会考虑前者是否导致了后者。假设我们在不同的情景和条件下，重复同一项研究（如实验），这种共变关系总是保持不变，我们对当初的判断就更有信心了。两事物之间的共变关系有方向和强度的问题。当自变量的值上升、因变量的值也相应上升时，两者呈正向的联系；而当前者上升、后者下降时，两者呈负向的联系。联系的强度说明共变的显著性。方向和强度都可用统计学中的相关系数来表示，可用统计软件进行计算。相关系数数值的范围是-1至+1之间，越向两端，强度越大；正号表示正向的联系，负号表明是负向的联系，零表示没有联系。必须注意，两事物之间的共变关系并非一定是因果关系。许多共变的事物之间并无因果关系。有人说，他家不能喝椰子汁，一喝椰子汁就出事，如丢东西，孩子生病等，因此家中现在决不喝椰子汁。这未免可笑。在很多时候，有高度相关的两件事情其实风马牛不相及。比如，美国婴儿腹泻发病率与南部各州柏油路路面的粘滞度呈高度相关。再比如，在上世纪60和70年代，印度儿童的出生率和美国人使用美国造汽车的比率呈高度相关。细究类似的相关，发现极有可能是其他因素参与其中，如婴儿腹泻发病率和柏油马路粘滞度的相关显然与气温变化有关。像时间顺序一样，共变关系是因果关系的必要条件，但却也不是充分条件。必要条件，顾名思义，指的是事件发生必须具备的条件。如，必须是成熟的女性才能怀孕。然而仅仅是成熟的女性并不就能怀孕。怀孕还需要一个充分条件。充分条件

因果关系—司考真题答案解析(2015-2-1)

因果关系—司考真题答案解析（2015-2-1）关于因果关系，下列哪一选项是正确的？（） A.甲跳楼自杀，砸死行人乙。这属于低概率事件，甲的行为与乙的死亡之间无因果关系 B.集资诈骗案中，如出资人有明显的贪利动机，就不能认定非法集资行为与资金被骗结果之间有因果关系 C.甲驾车将乙撞死后逃逸，第三人丙拿走乙包中贵重财物。甲的肇事行为与乙的财产损失之间有因果关系 D.司法解释规定，虽交通肇事重伤3人以上但负事故次要责任的，不构成交通肇事罪。这说明即使有条件关系，也不一定能将结果归责于行为【正确答案】 D 【答案解析】选项A错误。认定因果关系，意味着将结果归属于某个实行行为。实行行为本身是具有造成法益侵害结果危险的行为，所以，因果关系的发展过程，实际上是危险的现实化过程。在进行因果关系的认定时，仅仅确定行为与结果之间具有关联还不够，还必须证明危害结果是这个实行行为的危险的现实化。因此，只要行为给被害对象造成或提升了被法律所不能允许的风险并引起了危害结果的发生，即可认定二者存在因果关系，至于危害行为发生的概率，不影响因果关系的判断。选项B错误。在集资诈骗案中，“诈骗方法”表现为行为人采取虚构集资用途，以虚假的证明文件和高回报率为诱饵，骗取集资款。出资人有无贪利动机并不是本罪的因果关系需要考虑的内容。除非被害人明知行为人实施诈骗而出于其他原因继续交付，此时则无因果关系。选项C错误。甲的肇事行为与乙的财产损失之间介入了第三人丙的独立行为，这一介入行为并不是交通肇事行为通常会导致的行为，即介入因素很异常。因此，丙的盗窃行为与乙的财产损失之间有因果关系。

选项D正确。认定因果关系不等于认定刑事责任，还要看行为人是否具有刑法所要求的相关构成要件，最后得出是否构成犯罪的结论。按照司法解释规定，因交通违章造成死亡1人或者重伤3人以上的，只有认定行为人承担全部或者主要责任时，方可构成交通肇事罪。因此，负次要责任的，对肇事行为不承担刑事责任。欢迎考生关注法律教育网司法考试官方微信（chinalawedu_com）、手机网（https://www.wendangku.net/doc/1f10006745.html,/）随时关注司考信息！精彩链接：法律教育网官方国家司法考试QQ群法律教育网2015年司法考试优秀学员高分榜 2015年司法考试成绩查询网校辅导捷报频传 2016年司法考试网上辅导特色班/精品班/实验班/定制班火爆热招 2015年司法考试优秀学员经验交流活动嘉宾招募通知精彩推荐：司法考试移动班每日一练司法考试真题在线模拟考场司法考试电子书

“因果关系”与逻辑推理

“因果关系”与逻辑推理摘要：哲学上把因果关系定义为“引起”和“被引起”的关系，现实中能够用“因为……所以……”表述的关系并不都是因果关系。逻辑推理中的“条件和结论”与现实中的“原因和结果”必须给予严格区分，复杂因果关系是“基本因果关系”的复合，电源、开关、灯泡三个“元件”串联而成的电路可以作为基本“因果关系模型”。原因与结果都是动态的，开关的“开”与灯泡的“亮”之间具有因果关系，而不是开关与灯泡具有因果关系。寻找可能的原因（现象）是逻辑推理，可能的原因现象有“并联”和“串联”两类，并联现象中只要有一个发生结果就会发生，串联现象必须全部发生结果才会发生。“时间”参数的有无是因果关系与逻辑推理的根本区别。并联现象中最先“成就”的那一个是结果发生的“原因”，而串联现象中最后“成就”的那一个是结果发生的“原因”。原因和条件的区别全在于出现的时间不同。在此基础上，内部原因和外部原因、主要原因和次要原因、根本原因和一般原因、直接原因和间接原因、偶然原因和必然原因等，都可以作出合理解释。关键词：因果关系原因和条件内外因关系逻辑方法破坏分子发现炸药仓库的守护卫兵在后半夜两次交接班时警惕性较差，遂利用这一疏漏，接近仓库点燃引爆物引发仓库爆炸，使国家财产遭受重大损失。破坏分子“点燃”引爆物的行为无疑是仓库“爆炸”的原因。有人认为，保卫工作的“疏漏”也是“爆炸”事件发生的重要原因。还有人根据内外因原理认为，“炸药能够爆炸”（具有爆炸的性能）是内因，破坏分子“点燃”引爆物是外因。内因是根本的、决定性的原因。如果仓库内存放的只是一堆石子而没有炸药，就不会出现爆炸的结果。这一说法看似可笑，但与毛泽东所说的“温度不能使石头变成小鸡”的例子是颇为类似的。人们普遍认识到，现实中的因果关系是复杂的，存在“一因一果、一因多果、多因一果、多因多果”等情况。人们还从不同的角度把原因分为“直接—间接、主要—次要、重要—一般、偶然—必然”等等。但由于这些划分标准没有给予严格界定，这就引起许多不必要的争议。本文试图通过对概念进行严格定义，建立起“基本因果关系模型”，并以此为基础对复杂因果关系作出解释。一、基本因果关系模型哲学上把现象和现象之间那种“引起和被引起”的关系，叫做因果关系，其中引起某种现象产生的现象叫做原因，被某种现象引起的现象叫做结果。但在现实生活中，人们对“引起”和“被引起”却

“因果关系”与逻辑推理

“因果关系”与逻辑推理 “因果关系”与逻辑推理摘要：哲学上把因果关系定义为“引起”和“被引起”的关系，现实中能够用“因为……所以……”表述的关系并不都是因果关系。逻辑推理中的“条件和结论”与现实中的“原因和结果”必须给予严格区分，复杂因果关系是“基本因果关系”的复合，电源、开关、灯泡三个“元件”串联而成的电路可以作为基本“因果关系模型”。原因与结果都是动态的，开关的“开”与灯泡的“亮”之间具有因果关系，而不是开关与灯泡具有因果关系。寻找可能的原因（现象）是逻辑推理，可能的原因现象有“并联”和“串联”两类，并联现象中只要有一个发生结果就会发生，串联现象必须全部发生结果才会发生。“时间”参数的有无是因果关系与逻辑推理的根本区别。并联现象中最先“成就”的那一个是结果发生的“原因”，而串联现象中最后“成就”的那一个是结果发生的“原因”。原因和条件的区别全在于出现的时间不同。在此基础上，内部原因和外部原因、主要原因和次要原因、根本原因和一般原因、直接原因和间接原因、偶然原因和必然原因等，都可以作出合理解释。关键词：因果关系原因和条件内外因关系逻辑方法

破坏分子发现炸药仓库的守护卫兵在后半夜两次交接班时警惕性较差，遂利用这一疏漏，接近仓库点燃引爆物引发仓库爆炸，使国家财产遭受重大损失。破坏分子“点燃”引爆物的行为无疑是仓库“爆炸”的原因。有人认为，保卫工作的“疏漏”也是“爆炸”事件发生的重要原因。还有人根据内外因原理认为，“炸药能够爆炸”（具有爆炸的性能）是内因，破坏分子“点燃”引爆物是外因。内因是根本的、决定性的原因。如果仓库内存放的只是一堆石子而没有炸药，就不会出现爆炸的结果。这一说法看似可笑，但与毛泽东所说的“温度不能使石头变成小鸡”的例子是颇为类似的。人们普遍认识到，现实中的因果关系是复杂的，存在“一因一果、一因多果、多因一果、多因多果”等情况。人们还从不同的角度把原因分为“直接—间接、主要—次要、重要—一般、偶然—必然”等等。但由于这些划分标准没有给予严格界定，这就引起许多不必要的争议。本文试图通过对概念进行严格定义，建立起“基本因果关系模型”，并以此为基础对复杂因果关系作出解释。一、基本因果关系模型哲学上把现象和现象之间那种“引起和被引起”的关系，叫做因果关系，其中引起某种现象产生的现象叫做原因，被某种现象引起的现象叫做结果。但在现实生活中，人们对“引起”和“被引起”却有大不相同的看法，结果出现了许多复杂的因果关

相关关系和因果关系精编