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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) : ◆ From: 124.11.191.26 : 推 COCOAII:說那個變異由那個變因所引起，不就是在宣稱因果關係？ 02/19 15:13 : → COCOAII:另外，統計確實會說明數據的意義， 02/19 15:14 : → COCOAII:但m版友提的是不少學科披著統計外衣仍無法解釋現象， 02/19 15:16 : → COCOAII:他的理由是統計不能解釋現象，頂多描述現象。 02/19 15:17 : → COCOAII:就算我們把統計視作一種數學工具好了，學科不能解釋現象 02/19 15:17 : → COCOAII:的理由不會是因為運用了統計方法的緣故，事實上，用統計 02/19 15:18 : → COCOAII:方法的學科是可以解釋現象的。 02/19 15:18 : → COCOAII:我想這方面需要做個釐清。否則「統計學沒解釋現象」和 02/19 15:19 : → COCOAII:「運用統計的學科因為統計不能解釋而無法解釋現象」這兩件 02/19 15:19 : → COCOAII:事情不能混為一談。 02/19 15:20 : → COCOAII:應該說否則容易混為一談。 02/19 15:27 : → eliec:樓上在繞口令 02/19 17:25 : 推 Equalmusic:推一下一樓說的, 很清楚 02/20 21:32 : → Equalmusic:另外 b 板友說的科學我不認同 02/20 21:33 : → Equalmusic:我認為科學就像拍照要對焦一樣 02/20 21:33 : → Equalmusic:嚴格來講世界上沒有一張照片是準焦的 02/20 21:34 : → Equalmusic:只有在人類能的辨識極限（合焦 sensor 極限）內準焦 02/20 21:34 : → Equalmusic:但不能說「逼近準焦」是我們的目的 02/20 21:35 : → Equalmusic:「準焦」還是我們的目標, 只是我們只能辦到逼近準焦 02/20 21:36 : → Equalmusic:「試誤」得到的答案不正確, 那就表示試誤還沒完成 02/20 21:36 : → Equalmusic:那就繼續試誤阿 02/20 21:36 : → behemoth:回一樓C大，兩個變因當中可能還有中間變因沒有挑出來 02/22 20:31 : → behemoth:像吃糖會蛀牙，但是並不是因為糖果而引起蛀牙 02/22 20:32 : → behemoth:引起蛀牙的可能是因為糖果讓細菌更容易生長所導致 02/22 20:34 : → behemoth:但是學統計並不會讓你瞭解這點，這點得靠其他專業的觀察 02/22 20:34 : → behemoth:我自己學統計的，我知道我們擁有的工具很厲害，但仍不夠 02/22 20:35 : → behemoth:系上老師也說統計人需要跟各領域的專業配合，才能致用 02/22 20:35 : → behemoth:m大最初的推文提到統計並不見得必有因果關係，沒錯 02/22 20:37 : → behemoth:但這有時候(或常常)只是因為你在該學科的專業觀察不夠 02/22 20:37 : → behemoth:就好像上頭提及蛀牙一例，找不到真正的原因，非統計之罪 02/22 20:38 : → behemoth:當然我並不是說統計學就完全沒有解釋，只是「解答」這部 02/22 20:49 : → behemoth:分，我覺得不是光一個統計學就可以達到的學問 02/22 20:49 : 推 COCOAII:你可以回去爬個文，m網友是說統計無法找出因果關係， 02/22 21:17 : → COCOAII:而只能找出事物間的相關性。 02/22 21:17 : → COCOAII:他並不是說"統計" + "X領域"就有機會找出X中的因果關係。 02/22 21:18 : → COCOAII:而是統計方法若是最後階段的話，則將得不出因果關係。 02/22 21:20 : → COCOAII:就目前而言，沒錯，統計學除了實驗設計的課程比較接近之外 02/22 21:21 : → COCOAII:，其他課程似乎都不涉及如何追溯到因果關係。 02/22 21:22 : → COCOAII:況且，實驗設計之所以能得出因果關係的理由也不是統計， 02/22 21:22 : → COCOAII:而是人類控制環境，去操作變因，觀察依變項的改變，才得出 02/22 21:23 : → COCOAII:因果關係，這在統計出現以前的自然科學早已如此進行。 02/22 21:24 : → COCOAII:在統計並非找出因果關係的充分且必要條件的意義下， 02/22 21:30 : → COCOAII:可以說統計無法找出因果關係。 02/22 21:30 : → COCOAII:然而，實驗法僅限於實驗資料(主動)，對於純觀察的資料卻 02/22 21:32 : → COCOAII:無能為力。於是，有些學者試圖建立因果模型，結合統計和 02/22 21:33 : → COCOAII:貝氏定理，建構出一套理論，讓我們面對被動的觀察資料時， 02/22 21:33 : → COCOAII:也能找出其中的因果關係，而不是只有相關性。 02/22 21:34 : → COCOAII:此時，統計作為找出因果關係的必要條件，我們便能說統計 02/22 21:34 : → COCOAII:可以找出因果關係。 02/22 21:35 : → behemoth:那我想是我表達的方式錯誤，或是他的回文讓你產生誤解 02/23 10:59 : → behemoth:再不然就是我理解的方式錯誤 02/23 11:04 : → behemoth:　　　　　　　　↑抱歉，沒說清楚，我是指理解你的文意 02/23 11:05 : → behemoth:C大您的論述我都同意，也同意統計也是因果關係必要條件 02/23 11:08 : → behemoth:但是前提是真正影響結果的變因，必須一開始就包含在裡頭 02/23 11:15 : → behemoth:你後面提到的"被動觀察資料"應該是指資料探勘吧？ 02/23 11:17 : → behemoth:這也必須要你一開始的觀察資料夠豐富，才能找出實際變因 02/23 11:18 : → behemoth:不然也只是找到糖果會影響蛀牙，而找不到細菌 02/23 11:19 還是用發文的方式來說明會比較清楚。 目前比較流行的看法認為「統計只能找出相關性，無法找出因果關係」。 這句話並不否定統計可以"輔助"實驗法找出因果關係， 而是表示統計不是找出因果關係的"主要理由"。 實驗法控制變因，"操作"X變因去觀察依變項Y， 此時，若依變項發生改變， 由於其他可能的混淆變因不是被控制住，就是運用統計方法平衡不知道的變因， 則我們可以有信心地宣稱「X引起Y」，或「X是Y的原因」。 相對地，即便統計學結合該領域的專業知識好了， 在缺乏實驗之下，統計頂多得出相關性，卻無法得到因果關係。 例如，醫學中就算流行病學發現"抽煙"與"肺癌"存在高度相關， 在無法對人體進行實驗的狀況下（礙於道德）， 依然無法斷言地宣稱「抽煙引起肺癌」， 因為抽煙和肺癌之間可能存在共同原因， 此共同原因使得兩者雖具有相關性，卻不具有因果關係。 你推文中提到， 因為需要其他領域知識的配合，所以統計"不見得"能找出因果關係。 這個意思是說統計"有可能"找出因果關係， 然而，目前你所學到的統計學有教你在哪些狀況下能說A和B有因果關係？ 還是只告訴你如何計算出相關性？ 根據我在PTT Statistics的爬文，運用統計找出因果關係是需要理論支持的， 並且，這些理論很有爭議，目前尚未列入統計系的課程當中。 所以，除非你接受這些理論SEM等， 不然按照主流觀點，你應該說統計"無法"找出因果關係。 所以說，被動的觀察資料根據主流觀點是無法找出因果關係。 被動的觀察資料是相對於實驗資料而言， 實驗所得的資料是我們主動介入而得， 儘管我們手邊有這麼多明顯的相關性， 和不那麼明顯的相關性資料（需要data-mining挖掘）， 在缺乏一套理論架構下，只能說很遺憾無法確認因果關係， 頂多找到很多因果關係的嫌疑犯罷了。 因此，假定你抱持主流觀點，也就是一般所學， 那麼我不同意你說的觀察資料夠豐富就能找出實際變因（原因）。 --

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