分享閱讀｜從《因果螺旋》中學習邏輯思維
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。
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。
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