伪相关

统计学概念

伪相关,这是统计学上的一个概念。实际上,在自然界里存在两种相关现象,除了真正的相关外,还有一种相关叫伪相关。太阳落山和月亮升起并没有什么因果关系,它只是地球自转的反映,但这两种现象确实是相关的,太阳落山的时候月亮正好升起,这就叫伪相关。

简介
伪相关(Spurious correlation)的定义最早由Karl Spearman提出,用以描述两组由绝对测量值转换而来的比例数据之间的相关,如百分比、千分比等。Spearman举了一个简单的例子:x, y, z为三组彼此间不相关的数据,但将前两组数据与z相比后,将得出x/z与y/z中存在显著相关(如图1)。在另一张图(图2)中,我们以蓝色和红色分布标示较大或较小的分母z,会发现z较大的情况下,x/z与y/z较小,分布于左下,而较小的z对应着数值更大的x/z与y/z,可以说作为分母的z本身的影响,造成了x/z与y/z之间的线性分布,即使这三组数据间不存在任何关系。
在此我们了解到伪相关是指一种狭义的相关现象,而汉语民间语境中的伪相关,更多指的是另一统计术语“伪关系”。
伪相关定义
伪相关(spurious relationship),又称伪关系、虚假关系,顾名思义是虚假的“关系”,但此处的关系指的是因果,而非相关,即两因素间本不存在因果关系,却被误认为存在。这种错误出现的原因包括忽略了第三方潜在因素的影响,如前文介绍伪相关的例子,地球自转对太阳落山与月亮上山的影响。严格意义上说,因为伪关系描述的是因果,如两事物间的本身不被认为有因果关系,那也不会是伪关系。根据一些学者的说法,伪关系是相关向因果迈进的必经阶段,排除了伪关系因素的相关研究才可能进一步探索因果关系。
对于伪关系的剔除目前主要有两种方法:实验与纯统计检验。前者通过尽可能控制其它潜在影响因素,操纵其中某一变量并观测另一变量的变化来明确两者间的关系;后者则更多应用于一些无法付诸实验而采用观测数据的学科,如经济学。
相关系数与伪相关
两个变量可能会受第三者影响,从而在其间得出误导性的相关系数。当变量 A 和 B 有相关时,有几种可能:
第三种情况就会发生伪相关。如果在统计上控制住C变数,A和B就不再相关。
回归现象与伪相关
回归分析中B随A变化时,实际因果关系可能如下:
示例
例一
统计研究发现,冰淇淋销量最高的时候,就是公共泳池的溺水事故发生得最多的时候。
然而,有可能热浪造成冰淇淋销量和公共泳池的溺水事故增多。若视冰淇淋的销量或遇溺事故为对方的成因,可能就被伪关系误导了。
例二
荷兰的统计数字显示,在一连串的春季中,鹳鸟巢的数目与人类婴儿出生数目之间呈现正相关。
两者之间未必有因果关系。事实上,它们都和数据观测之前9个月的天气相关。
实验
伪相关一词常用于统计学上,特别是在实验的测定结果上。实验一般用以检测如“X → Y”的因果关系。然而两者的共同因素(W → X & Y)可造成非因果关系的相关。另外,如“X → W → Y”形的中介变数若没有察觉出来的话,两者非直接的关系便会看似是直接的。因此,除非能排除伪关系的可能性,否则实验得出的相关并不代表因果关系。
实际上,下列三个条件都要成立,才可以得出X导致Y的结论:
如果上面三项中任何一项不符合,就可以确认出伪关系。
至于间接的因果关系,则不需要上列的第三项条件。例如,手枪决斗中,两个男人面对面,向对方开火。若其中一人击中对方,而对方死亡,则可以推断出他导致对方死亡。但是,若医生把受伤的男人救回(不符合第三项条件),这没有把因果关系终止,而只终止了直接的因果关系。由于开火X而导致身体受伤W,从而导致死亡Y。因为医生的救治,终止了从W至Y的关系。
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