前言
今天我要來分享一本蠻新的書叫做《因果螺旋》,今年7月初才剛出版。看到這本書的資訊時我對它有興趣的地方有三點:
1.作者是前副總統—陳建仁聖騎士。
根據
維基百科的資料顯示,前副總統陳建仁擁有非常多的榮譽頭銜,不只有我們國家授予的,還有很多國際上的頭銜。所以在研究疾病發展以及科學邏輯上,我認為有一定的可看性。
2.內容剛好跟最近的covid-19疫情有關係。
前副總統陳建仁也在時任衛生署署長,面對了SARS的風暴,所以在這非典型肺炎的疾病研究領域也有一定的經驗,所以也想要透過這本書來了解他對covid-19疫情的一些看法。
3.因果關係的邏輯思維是我認為現代人蠻缺乏且必需要訓練的。
不以人廢言,別撇除掉宗教政治立場,以一個科學思維的角度來看,才能更好地認識事情發生的因果關係,以及對於事實發展的邏輯判斷。
老實說這一本書對部分的人來說,或許蠻不好閱讀的,因為內容引用蠻多作者經歷過的疾病研究,牽涉到許多生物統計數據。
有一句話說「數學不會就是不會」,如果你也想閱讀這本書,要有這樣子的心理準備。
接下來我的心得分享會比較著重在「因果關係」跟「邏輯思維」的這個部分,對於內文提及的疾病研究跟數據,就留給想要深入研究的人自己再來閱讀。以下是我想跟你分享五大因果關係的邏輯。
一、先入為主的陷阱
在醫藥上有很多的研究都會先經過所謂的動物實驗,然而只要是實驗都會有一定的控制變因跟可變的變因。實際上我們的生活中,並不像在實驗室的環境一樣,是被控制的實驗狀況。
我們常可以在網路上看到,有許多人對於某些事情下面會有非常多的留言在做論戰,這是一個非常有趣的人間觀察,你可以看到有些人帶著非常先入為主的觀點去做批判;你也會看到有些人會引用相關的證據,來支持自己的論點。
我們在針對一些事情進行討論的時候,最不佳的情況就是「先入為主」導致直接的論斷,尤其當我們在看待某些事件的時候,並沒有辦法很好地瞭解到全貌,有可能會「以偏概全」而下了錯誤的論斷。
因果關係有時候就像種地一樣,不是說種下了種子就一定會發芽一定會有結果;也不是說你的地長出一顆果樹就是你播種的成果,有可能就是一隻鳥經過你的地上拉了一坨帶種子的屎。
所以我們要盡可能保持開放的心胸,盡可能去了解事情的來龍去脈。有些事情在當下看到的情況,或許是一種結果,然而把時間軸放長了之後,再回頭來看或許又不是那麼一回事。
2、因果倒置
「你覺得聽英文歌能夠提升英文能力嗎?還是因為英文能力不錯才會聽英文歌呢?」改編因果思辨《因果螺旋》
看完上面這個問題,你覺得哪一個是因?哪一個是果呢?難道看起來有相關,就一定是有因果關係嗎?
在科學邏輯上我們來認識三個字:相關性(association)、時序性(temporality)以及因果性(causation)。簡單的舉例:A跟B有相關,且A發生在B前面(時序),才可能說A是B的原因,B是A的結果(因果)。
當我們在討論某些事情的時候,不能因為看似有相關就把它們牽扯為有因果關係,我上面的舉例其實是非常簡單的一個狀況,真實情況更複雜,不只A跟B有相關,A發生在B之前,且會因為A的變化而影響到B結果。
「相關不蘊涵因果(association does not imply causation)」希望大家能夠有這樣子的一個概念:「有相關性不一定有因果性」把這句話放在自己心中,在跟別人討論事情的時候,才不會把因果錯置,倒果為因。
3、見樹不見林
「樹」是這座「林」的一部分,一棵樹發生的變化,能夠代表整座林的狀況嗎?有時候我們看事情只看到「分子」,而沒有意識到「分母」。
所以我們不能「見樹不見林」,在一些社會事件的討論上,除了絕對的數據,還必須考量到當時的母群體的狀況。
舉一個例子:新聞報導說,十年來犯罪人口中高學歷的佔比從4%增加到了7%,所以智慧型犯罪正在增加,高學歷的品德跟公民教育刻不容緩。但真的是這樣嗎?別忘了這十年來,能夠接受高等教育的人口也增加啦!那當然在犯罪人口中高學歷的比例也會增加。
這裡還有一個問題,如果你的「分母」,就是所謂的「母群體」或「參考對象」不同,那做出來的「XX率」也會影響到對這件事情的看法。
這裡跟大家介紹兩個詞:「死亡率」跟「致死率」。簡單說死亡率就是(某一疾病的死亡人數)/(所有人口);致死率就是(某一疾病的死亡人數)/(該疾病的發生人數)。
看到這裡沒有發現不一樣的地方嗎?所以當我們在討論這些議題的時候,要小心它呈現的「分子」「分母」個別是什麼,才不會被這些所謂的資訊帶風向。「張飛殺岳飛,殺得滿天飛」,提醒一點,分母不同的時候是不可以直接比較的。
4、巧合?假相關?
還記得我前面提到的相關性嗎?在統計學上面,要證明兩件事情有相關,還需樣本數要足夠大,做出來的統計意義才會高。
聽我舉個醫療臨床上的例子吧,最近來做急性心肌梗塞的心導管病人,有五個男性一個女性,所以我下判斷男性是這個疾病的好發性別。請問我這樣子的判斷合乎邏輯嗎?有沒有可能只是剛好送來我們醫院的男性比較多而已(巧合)?有沒有可能,在我們醫院的急救權責範圍,男性人口就是比女性人口多呢(假相關)?
當我們把全國做急性心肌梗塞心導管的數據,跟全國的人口去做一個比較,當樣本數足夠大才好去證明性別跟這個疾病的相關性。
看到這裡,如果你感覺到你腦袋中有混亂的感覺,那很正常。因為就算我的專業背景有所相關,但讀起這本書也是會覺得腦袋沒那麼好使。
但我想跟你分享的是,我們在討論事情的時候,必需要思考它是巧合呢?還是我們取樣太少,比較參考對象不同,而產生假相關的偏差結果?
5、N因N果、因果螺旋
這裡舉個例子,你知道嗎,像高血壓、高血脂、抽菸...這些原因都有可能產生缺血性心臟病,使發病機率的提升,多種的原因可能會導致同一種結果。再舉一個例子,抽菸這個行為可能導致高血壓、心臟病、慢性肺阻塞...甚至多種癌症,一個原因也可能引發不同的多種結果。
就「疾病病因」的這個出發點來看,多重原因、多重結果,甚至交互影響。再加上我們前面有講到時間軸的概念,我們觀察的當下是一種結果,可是如果這個交互的影響時間線拉長了以後,又會是一個什麼樣的狀況呢?
一個原因產生一個結果,這個結果又可能是原因,導致下一個結果,隨著時間軸的演進,因果之間的交互作用就像是一個螺旋狀的發展。
我們所屬的真實世界,就是一個隨著時間軸不斷前進、許多狀況交互影響的世界。所以幫我們在看待一件事情,或是與別人討論事情的時候,不只要有《底層邏輯》的思維,去看到表面之下的核心事實是什麼,也要培養判斷相關性、因果性,甚至《因果螺旋》的概念,讓我們能夠越來越接近事情的核心以及真相。
後記
感謝你看完我的讀書心得分享,希望透過我的理解跟詮釋,能夠讓你對這本書有點興趣。我覺得這本書有一個不錯的價值在於說陳建仁聖騎士,他提供的研究案例是非常真實的,在科學的思考也是相對嚴謹的。
如果你對於covid-19的一些問題,想要做一些探究,這本書是個不錯的參考書。書中也引用了一些關於霍亂、肝癌、砷暴露的研究,對於公共衛生發展有興趣的人,這本書也非常值得一看。
最後我引用這本書的封底的一段話
很多時候,我們以為是原因,細細推究之後,會發現是結果;也有些時候,我們認為是結果,經過抽絲剝繭,才知道竟然是原因。」《因果螺旋》
希望大家都能夠學習並釐清因果的關係,幫助我們面對人生大小事。