Причинно следственная связь в психологии примеры: Ложные связи: как научиться правильно оценивать причины и следствия

Ложные связи: как научиться правильно оценивать причины и следствия

Forbes Woman публикует отрывок книги Саманты Клейнберг «Почему. Руководство по поиску причин и принятию решений» издательства «Манн, Иванов и Фербер»

Почему люди часто ошибаются, пытаясь в конкретной ситуации выделить причину и следствие? Как вообще наш мозг обнаруживает причинно-следственные связи, и видят ли их маленькие дети? Как научиться правильно пользоваться понятиями о вероятности событий и корреляции между ними? На все эти вопросы Клейнберг, доцент Технологического института Стивенс в Нью-Джерси, пытается ответить в своей книге.

В 1999 году британский солиситор (категория адвокатов в Великобритании – Forbes Woman) Салли Кларк предстала перед судом по обвинению в убийстве двух своих детей. Первый сын умер внезапно в возрасте 11 недель в декабре 1996 года. Тогда это сочли смертью от естественных причин, но всего через год скончался и второй ребенок: ему было 8 недель. В обоих случаях дети казались в целом здоровыми, поэтому их внезапная гибель вызвала подозрения.

Обстоятельства были очень схожими: малыши умерли примерно в одинаковом возрасте, именно Салли Кларк обнаружила их бездыханными, дома с ними находилась она одна, и оба ребенка, согласно патологоанатомическому исследованию, имели травмы.

Изначально повреждения на теле  первого мальчика  объяснялись попытками проведения реанимации, но после гибели второго данные были пересмотрены, и ситуация показалась подозрительной. Через месяц после второй смерти обоих родителей арестовали, а позднее Салли Кларк обвинили в убийстве и вынесли приговор.

Какова вероятность того, что двое детей из одной семьи умерли от синдрома внезапной детской смерти (СВДС)?  По мнению английских обвинителей, это событие настолько невероятно, что два подобных исхода могли быть только  результатом  убийства. Этот аргумент (одна из причин в такой степени невероятна, что могла иметь место только другая) и привел к событию, ставшему одним из знаменитых примеров несправедливого приговора. И это ярчайший образец того, к каким последствиям приводит неверное применение статистики и игнорирование причинных зависимостей.

Главная из причин, по которой этот случай получил широкую известность среди статистиков и исследователей вопросов каузальности (причинности – Forbes Woman), заключается в аргументе обвинения. Он был основан, по сути, на следующем: объяснение защиты слишком невероятно, чтобы быть правдой.  В качестве эксперта сторона обвинения привлекла доктора Роя Мидоу, который заявил, что вероятность двух летальных исходов от СВДС (или, как говорят в Великобритании, «смертей в колыбели») в одной семье равна 1:73000000. Далее обвинители утверждали: эта вероятность столь ничтожна, что гибель детей никак не может проистекать от естественных причин, а следовательно, должна быть только результатом убийства.

Такая статистика совершенно неверна. Но, даже если бы она оказалась справедливой, все равно ее нельзя использовать так, как это было сделано.

Мидоу базировал свой вывод на научном докладе, в котором шансы СВДС оценивались как  1:8543, а потом заявил,  что вероятность двух смертей равна 1:8543× 8543, то есть примерно 1:730000001.

Но эти вычисления ложны, потому что заключение опиралось на предпосылку о независимости двух событий, ставших предметом судебного разбирательства (вероятность наступления независимых событий рассчитывается как произведение вероятностей этих событий – Forbes Woman).

Когда вы бросаете монетку, то шанс выпадения «орла» не влияет на то, как монетка упадет в следующий раз. Поскольку  вероятность каждого исхода всегда равна одной второй, математически корректно перемножить оба числа, если мы желаем узнать вероятность выпадения двух «орлов» подряд.

Именно это и сделал Мидоу.

Причины СВДС точно неизвестны, однако среди факторов риска указываются и окружающие условия: к примеру, курят ли родители, употребляют ли алкоголь. Это означает, что, если в семье был один случай СВДС, другой может произойти с вероятностью намного большей, чем 1:8543, поскольку у детей общая генетика и одинаковые условия жизни. То есть первая смерть дает сведения о вероятности второй.

Представленный случай, таким образом, можно сравнить с шансами киноактера на получение второго «Оскара». Ведь награды присуждаются не случайным образом: скорее, те же свойства (талант, известность, связи), что обеспечили кому-то первую  из них, повышают вероятность получения второй.

В этом и коренилась проблема дела Кларк. Поскольку оба события не были независимыми  и, напротив, для обоих могла иметься общая причина, неверно  рассчитывать вероятность простым умножением. Вместо этого, анализируя шанс второй смерти, следовало принять во внимание факт первой, а значит, определить  допустимость СВДС в семье, где уже произошла подобная трагедия. Показатель вероятности и то, как его использовали, были столь явно и ввысшей степени ошибочны, что при рассмотрении первой апелляции защита вызвала в качестве свидетеля профессионального статистика, а Королевское статистическое общество прислало письмо с выражением своих сомнений.

Неверные расчеты, однако, оказались не единственной проблемой, связанной с причинностью. Обвинители попытались поставить знак равенства между вероятностью некоего события (а именно двух СВДС)  в 1:  73000000 и возможностью того, что Салли Кларк невиновна. Подобного рода ошибочное рассуждение, когда шанс события приравнивается к вероятности вины или невиновности, известно как «заблуждение прокурора».

Но мы уже знаем, что невероятные события случаются.  Возможность двух смертей от СВДС мала, однако шанс того, что два ребенка в одной семье умрут младенцами, также крайне невысок. Значит, нужно не просто решать, принять СВДС в качестве объяснения или нет, а провести сравнение с другим доступным толкованием.

Таким образом, нужно было сравнивать вероятности убийства двоих детей в одной семье (а именно такова была версия обвинения) и того, что оба ребенка одних родителей подвержены СВДС (а обстоятельства дела позволяют это  редположить).

Вероятность смерти от СВДС двоих детей из одной семьи не равна шансу того, что эти конкретные малыши страдали таким заболеванием. В деле есть и другие факты,  включая физические доказательства, наличие мотива преступления и так далее. Их следовало учитывать наравне с вероятностными данными (например, допустимость убийства при отсутствии мотива, возможности или орудия преступления наверняка была ниже общего показателя).

Наконец, любое маловероятное событие однажды произойдет, если будет  совершено достаточно попыток. Некорректно низкая вероятность в деле Кларк (1: 73000000) все же более чем в 3 раза выше шанса выиграть в лотерею Mega Millions  (1: 258000000) (Mega Millions — популярная американская лотерея, проходящая в 44 штатах, округе Колумбия и на Виргинских островах. Минимальный  анонсируемый джекпот Mega Millions — $15 млн, а самый крупный разыгранный суперприз составил $656 млн. — Прим. ред.) Допустимость, что вы станете победителем подобной лотереи, очень мала;  а как насчет шанса, что кто-то все же выиграет? Он весьма высок. Это значит, что использование только вероятностного метода для определения вины и невиновности гарантированно приводит как минимум к ряду ошибочных приговоров. Суть в том, что для отдельного человека возможность стать участником подобных событий крайне низка, но, учитывая, что в мире живут миллионы семей с двумя детьми, где-то такое событие случается.

В итоге после повторной апелляции в январе 2003 года приговор Кларк был пересмотрен. К тому моменту она провела в тюрьме три года.

Ассоциации и причинно-следственные связи исследования в клинической психологии

22.03.2020

Выявленная ассоциация между изучаемыми в ходе исследования признаками еще не дает оснований говорить о наличии причинно-следственных связей между ними. Эта проблема особо актуальна в исследованиях с неэкспериментальным дизайном. «Золотое» правило гласит: корреляция не эквивалентна причинности (correlation does not equal causation) (Barker C. [et al.], 2002). Корреляционные связи между изучаемыми признаками могут лишь наводить на мысль о наличии причинно-следственных связей, но еще не позволяют с уверенностью делать подобное утверждение. В клинической психологии, как и в медицинских науках, исследователь имеет дело с вероятностными, а не детерминистскими закономерностями. Так, если мы говорим о том, что неблагоприятные социально-демографические характеристики могут повышать риск аффективных расстройств у пациента, это еще не означает, что речь идет о непосредственных причинно-следственных связях. Аналогично, если делается вывод о том, что интервенционное воздействие сопровождается положительным эффектом, то подразумевается, что интервенция создает условия, когда вероятность позитивных сдвигов повышается, однако это не значит, что положительные сдвиги неизбежны в каждом случае.

Причинно-следственная связь между анализируемыми в исследовании показателями теоретически возможна при соблюдении ряда условий (Haynes S. N., O’Brien W. H., 2000). Во-первых, между двумя показателями должна иметься ковариация — математически доказанная зависимость. Поскольку суждение о наличии такой зависимости основано на статистических критериях, требуется критическая оценка валидности статистических выводов. Вопросы, связанные с ее обеспечением, рассматривались в главе 4, однако, резюмируя сказанное, можно указать следующие важнейшие виды угроз валидности статистических выводов, требующих критической оценки:

• Низкая статистическая сила исследования. Это обстоятельство может приводить к некорректному выводу об отсутствии связи показателей, тогда как фактически такая связь имеется.
• Неверные допущения, приписываемые статистическим тестам. Выраженность реального эффекта может быть как заниженной, так и завышенной.
• Повторные измерения («забрасывание сетей», fishing) и связанная с этим ошибка. Повторные многочисленные измерения, направленные на выявление статистически достоверных ассоциаций, могут искусственно завышать вероятность их выявления, если не вносится соответствующая поправка.
• Ненадежность измерений. Ошибка, закрадывающаяся в измерения, снижает выраженность ассоциации между двумя изучаемыми переменными и повышает или снижает выраженность ассоциаций трех переменных и более.
• Сужение диапазона анализируемой переменной. Такое искусственное сужение способно снизить выраженность ассоциации между этой и другой переменной.
• Ненадежность внедряемого лечения. Если планируется внедрение лечения в стандартной форме, а эффективность этого лечения изучалась при его использовании в ограниченных масштабах у части испытуемых, эффективность полномасштабного лечения может быть недооценена.
• Влияние внешних переменных в условиях эксперимента. Условия, связанные с организацией экспериментального исследования, могут усиливать влияние ошибки, что делает более затруднительным выявление эффекта.
• Гетерогенность изучаемых единиц наблюдения. Повышенная вариабельность оцениваемой зависимой переменной увеличивает ошибку и затрудняет выявление связи.
• Неточная оценка выраженности эффекта. Неправильно выбранные статистические методы могут систематически занижать или завышать выраженность эффекта (Shadish W. R. [et al.], 2001).

Во-вторых, суждение о причинно-следственных связях не должно противоречить законам логики. Исследователя подстерегают многочисленные риски, например логические заблуждения при обсуждении вопроса о причинно-следственной связи между изучаемыми явлениями (Damer T. E., 2009). Опираясь на классификацию Аристотеля, Г. Селье выделил 8 основных типов логических заблуждений:

• От привходящего: когда привходящий факт принимается за существенный. Например, данный гормон белый, вывод — все гормоны белые.
• Secundum quid («следует из общего» — лат.) — ошибочное распространение общего правила на частный случай и наоборот, без учета изменяющихся обстоятельств (например, если стресс вызывает дегенерацию вилочковой железы, то у крысы с удаленными надпочечниками стресс должен повлечь за собой такую же дегенерацию; на самом деле стресс воздействует на вилочковую железу через надпочечники, поэтому его действие блокируется при их удалении).
• Неверные заключения — особый способ убеждения за счет отвлечения внимания на какой-либо посторонний факт (например, нападки на приверженцев теории вместо доказательства ее сложности).
• Предрешение основания — выдвижение в качестве доказательства того, что само требует доказательства; выбор таких посылок, которые заранее предопределяют вывод еще не доказанных посылок (например, отрицание довода на том основании, что он «ненаучен», что также нужно доказать).
• Ошибка следования — рассуждение от последовавшего события к его условию (например, удаление паращитовидной железы вызывает судороги, следовательно, судороги указывают на отсутствие гормона паращитовидной железы).
• Non sequitur («не следует» — лат.) — обоснование заключения исходя из недостаточного или ложного факта (например, холод является стрессором, холод вызывает дрожь, следовательно, дрожь является неспецифическим проявлением действия всех стрессоров).
• Post hoc ergo propter hoc («после этого — значит, по причине этого» — лат. ) — если изменение появляется после воздействия какого-либо фактора, оно должно быть обусловлено этим фактором (например, если эксперимент удался весной, но не удался осенью, его успех зависит от смены времен года)
• Ошибка совмещения множества вопросов — неправомерное объединение нескольких вопросов в один (например, почему кортизон является самым полезным из всех кортикоидов? В данном случае утверждение о полезности кортизона некорректно вводится как доказанный факт) (Селье Г., 1987).

В-третьих, обоснование возможного наличия причинно-следственных связей предполагает отсутствие альтернативных объяснений выявленной ассоциации. Однако на практике такие альтернативные объяснения часто могут существовать и всегда требуют специального рассмотрения при обсуждении и интерпретации полученных результатов .

Пример
Выявлена ассоциация между признаками А и В. Так, может быть выявлена статистически достоверная связь (положительная корреляция) между уровнем эмпатии психотерапевта (признак А) и эффектом психотерапии (признак В). При этом возможны несколько допущений (инференций) относительно причинно-следственных связей, которые схематично отражены на рис. 53. Во-первых, признак А может быть причинно значимым, а признак В — следствием (более развитая эмпатия психотерапевта способствует выздоровлению клиента, см. вариант 1). С другой стороны, не исключено, что признак В является причиной, а признак А — следствием (выздоровление пациента на фоне лечения вызывает большую эмпатию со стороны психотерапевта, см. вариант 2). Часто встречается и такая ситуация, когда выявляемая ковариация признаков А и В целиком объясняется влиянием неучтенного признака С.

Внушаемость пациента может влиять как на эффективность психотерапии, так и на формирование большей эмпатии со стороны психотерапевта. Такой третий фактор С (вариант 3) выступает в роли конкурирующего при объяснении причинности и существенно снижает внутреннюю валидность исследования. Фактор С в такой ситуации является искажающим и подробно обсуждается в соответствующем разделе. Еще одно возможное объяснение выявленным ассоциациям состоит в допущении того, что фактор А влияет на фактор В, но не напрямую, а опосредованно, через фактор D. В таком случае D обозначается как медиатор, так как выполняет посредническую миссию (см. вариант 4). Эмпатия психотерапевта может способствовать более глубокому самоанализу пациента. Это, в свою очередь, способствует лучшему исходу проводимого лечения.

Наконец, не исключена и такая ситуация, когда выраженность ассоциации факторов А и В зависит от воздействия фактора Е и его уровня. Фактор Е в этом случае выступает в роли модератора, как своеобразный клапан, фильтр (см. вариант 5). В роли модератора могут выступать форма психологического нарушения у пациента (тревога или депрессия), социально-демографические характеристики. Так, если эмпатия психотерапевта лучше реализуется при работе с пациентами-женщинами, можно сказать, что причинно-следственная связь между эмпатией и эффективностью терапии модифицируется полом пациента, пол выступает в качестве признака-модератора.

Наличие фактора-медиатора и фактора-модератора в выявленной ассоциации не столь критично для внутренней валидности исследования, как наличие искажающего фактора, так как в целом присутствие медиатора или модератора не дискредитирует выявленную ассоциацию, однако такую возможность следует рассматривать и обсуждать. Кроме того, имеются и специальные статистические методы, направленные на оценку возможного присутствия факторов-медиаторов и модераторов.

Есть еще одно возможное объяснение, которое часто не учитывается, но требует рассмотрения. Ассоциация может отражать концептуальное искажение (conceptualconfound): смысл переменных А и В может быть близок. Так, эмпатия психотерапевта (особенно если ее оценивает пациент) может в определенной степени отражать эффект психотерапии, тогда выявленная ассоциация отражает связь разных сторон эффективности психотерапии.

Итак, при планировании дизайна исследования требуется предусмотреть сбор данных в таком объеме, который позволит проанализировать влияние третьей переменной, включая эффект медиатора и модератора, концептуального искажения, чтобы прийти к обоснованному заключению о наличии связи между изучаемыми показателями.

Выделяют ряд позитивных аргументов, подтверждающих возможность причинно-следственной связи между изучаемыми признаками. Эти аргументы были предложены Остином Брэдфордом Хиллом (Austin Bradford Hill) и известны в литературе как критерии Хилла. К числу таких аргументов относятся:

• выраженность ассоциации ;
• биологическая обоснованность гипотезы;
• согласованность полученных результатов с результатами других исследований;
• последовательность событий во времени;
• зависимость эффекта от выраженности воздействия (зависимость типа «доза — эффект») (Hill A. B., 1965).

Для анализа гипотезы представляется важным учет выраженности выявленной ассоциации. Тогда допустимо сделать вывод о том, в какой степени само по себе изучаемое воздействие может повлиять на риск развития заболевания, а следовательно, какова вероятность того, что между воздействием и заболеванием существует причинноследственная связь. Чем сильнее выявленная ассоциация ; т. е. чем больше увеличение (или уменьшение) риска, тем меньше вероятность того, что эффект связан с воздействием какого-либо неучтенного постороннего фактора.

Пример
Исследование эпидемиологии синдрома внезапной смерти младенцев выявило, что в Скандинавских странах риск смерти ребенка выше в 4,1 раза, если мать курила во время беременности. Для того чтобы объяснить такое ощутимое возрастание риска, не связанное с причинным влиянием курения матери, следует допустить существование какого-то иного, неучтенного фактора, который во много раз чаще наблюдается среди курящих женщин по сравнению с некурящими беременными и который сам по себе существенно влияет на риск синдрома внезапной смерти младенцев.

Приведенные рассуждения не означают, что ассоциация малой выраженности не может отражать причинно-следственную связь между явлениями. Можно лишь говорить о том, что в подобных случаях затруднительно исключить альтернативные объяснения.

Поверить в реальность причинно-следственной связи, стоящей за выявленной ассоциацией, становится гораздо легче, если известны конкретные биологические механизмы, объясняющие, каким образом анализируемое патологическое воздействие может повлиять на риск заболевания.

Пример
Выявленная ассоциация между симптомами депрессии у матери во время беременности и риском задержки внутриутробного развития плода может быть обоснована, если принять во внимание повышенную вероятность патологии фетоплацентарного кровообращения, изменений гормонального профиля, нарушений питания женщины на фоне депрессии. В свою очередь, эти факторы оказывают негативное влияние на рост и развитие плода (Кельмансон И. А., 2015).

Поскольку вывод о биологической обоснованности зависит от уровня медицинских и клинико-психологических знаний на конкретном этапе, отсутствие достоверных сведений о биологической обоснованности гипотезы не исключает реальной причинно-следственной связи.

Наиболее убедительными выявленные ассоциации становятся тогда, когда сходные результаты дают многочисленные исследования, проведенные различными авторами, в различных условиях, в различных по своим демографическим и социальным характеристикам популяциях, с использованием различных методик. Отдельное исследование может быть подвержено влиянию неучтенной систематической ошибки или факторов, искажающих результаты, но трудно предположить, что многочисленные исследования могут испытывать на себе постоянное влияние подобных обстоятельств. Итак, согласованность с результатами других исследований является одним из наиболее веских аргументов в пользу реального существования причинно-следственной связи. Примером могут служить данные о связи курения матери во время беременности с повышенным риском нарушений поведения детей раннего возраста: подобная ассоциация была выявлена в ходе многочисленных исследований, проведенных в большинстве промышленно развитых стран мира. Напротив, отсутствие согласованности результатов должно сильно настораживать при попытке обосновать причинно-следственные связи.

Логично также предположить, что при наличии реальной причинно-следственной связи воздействие должно предшествовать результату, а временной промежуток, разделяющий эти события, должен соответствовать представлениям о биологических механизмах, лежащих в основе этой связи. Иными словами, предполагаемое патогенное воздействие должно предшествовать заболеванию, которое рассматривается как его следствие, а предполагаемое лечебное мероприятие — предшествовать по времени тому позитивному эффекту, который рассматривается как его результат. К сожалению, часто представляется затруднительным точно установить такую последовательность событий. Характеристики многих потенциальных причинных факторов могут существенно меняться, как только у пациента проявятся первые симптомы заболевания. В частности, это касается уровня физической активности, особенностей диеты. Подобные изменения могут быть как преднамеренными, так и связанными с непосредственным течением заболевания. Аргументация в пользу того, что анализируемое воздействие реально предшествует развитию того или иного эффекта, наиболее убедительна для проспективных когортных или интервенционных (экспериментальных) исследований. Однако даже в подобных ситуациях могут возникнуть трудности в интерпретации результатов, если временной промежуток между воздействием и анализируемым эффектом достаточно короткий.

В качестве довода в пользу причинности традиционно рассматривается существование зависимости по типу «доза — эффект», т. е. наличие градиента риска, связанного с уровнем воздействия.

Пример
Частота нарушений дыхания во время сна выше у детей первого года жизни, матери которых выкуривали во время беременности 10 и более сигарет в сутки, чем у детей, матери которых выкуривали менее 10 сигарет в сутки. В свою очередь, частота нарушений дыхания во время сна выше у тех детей первого года жизни, матери которых во время беременности выкуривали менее 10 сигарет в сутки, чем у детей, родившихся у некурящих матерей. Это обстоятельство может служить дополнительным аргументом в пользу существования причинно-следственной связи между курением матери во время беременности и риском нарушений дыхания во время сна у ребенка первого года жизни.

Трудность использования данного критерия состоит в том, что, с одной стороны, существование зависимости «доза — эффект» не означает причинно-следственного характера выявленной ассоциации, так как она может отражать воздействие неучтенного фактора, стоящего за такой ассоциацией и реально обусловливающего риск. С другой стороны, отсутствие подобного градиента также не может рассматриваться как абсолютный аргумент против существования причинно-следственной связи:

• в ряде случаев не представляется возможным четко ранжировать уровень воздействия и выраженности эффекта;
• многие медико-биологические феномены, с которыми сталкиваются клинические психологи, подчиняются принципу «все или ничего», т. е. воздействие должно достигнуть определенного уровня, чтобы вызвать эффект.

Очевидно, выявляемые ассоциации требуют к себе весьма критичного отношения. Следует учитывать все имеющиеся аргументы и с осторожностью выносить суждения о реальной причинно-следственной связи анализируемых явлений.

Ключевые слова: Исследования, Клиника

Источник: Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-Петербург : СпецЛит, 2017. — 328 с.

Материалы по теме
Стандартизация исследования в клинической психологии Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-…
Исследование популяционных срезов в клинической психологии Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-…
Исследования по принципу «случай — контроль» в клинической психологии Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-…
Когортные исследования в клинической психологии Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-…
Интервенционные исследования в клинической психологии Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-…
Нерандомизированный дизайн исследования в клинической психологии Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-…
Рандомизированный дизайн исследования в клинической психологии Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-…
Открытое, слепое, двойное слепое исследование в клинической психологии Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-…

Психология причинности | UCSB Current

Психолог освещает одну из самых фундаментальных концепций человечества: причину и следствие или это были годы сухих листьев на лесной подстилке?

Фото: 

Мэтт Перко

Загрузить изображение

Тадег Куильен

Фото:

Tadeg Quillien

Загрузить изображение

Подобно тому, как маленький ребенок донимает родителя бесконечными вопросами, большинство людей время от времени обнаруживают, что следуют бесконечной цепочке причин и следствий при рассмотрении того, что привело к тому или иному конкретному событию. И хотя многие факторы могут способствовать событию, мы часто выделяем лишь некоторые из них в качестве его причин. Итак, как мы решаем?

Это тема недавней статьи Тадега Квиллиена, докторанта факультета психологии и наук о мозге. В исследовании, опубликованном в журнале Cognition, показано, как роль фактора в событии влияет на то, считаем ли мы его причиной этого события.

В своей статье Квилльен строит математическую модель каузального суждения, которая воспроизводит интуицию людей лучше, чем любая предыдущая модель. И в дополнение к теоретическим выводам, понимание того, как мы рассуждаем о причинно-следственных связях, имеет большое значение для того, как мы подходим к проблемам в целом.

Интуитивно говоря, событие, которое играет наибольшую роль в определении результата, обычно считается его причиной. Фактически, философы и психологи наблюдали, как люди ранжируют причины события в различных исследованиях. Например, если на месте лесного пожара находят спичку, люди обычно говорят, что она вызвала возгорание, хотя кислород в воздухе также был необходим для возгорания.

«Но что мы подразумеваем под «самой сильной ролью»?» — спросил Квиллен. «Это все еще очень туманное понятие, и его уточнение на протяжении десятилетий было источником головной боли для философов и психологов, пытающихся понять причинно-следственные суждения».

Квилльен подошел к этому вопросу, рассматривая, какой эволюционной цели служат наши причинные рассуждения. «По крайней мере, одна из функций каузального суждения состоит в том, чтобы выделить факторы, наиболее полезные для предсказания результата, — предположил Куильен, — а также факторы, которыми можно манипулировать, чтобы повлиять на результат».

Этот процесс напомнил ему ученого, стремящегося понять, как связаны разные явления. Ученые могут проводить контролируемые эксперименты со множеством различных случаев для количественной оценки корреляций и определения величины эффекта, то есть связи между одной переменной и другой.

Но если мы признаем, что это именно то, что пытается делать ум, возникает проблема. Ученые полагаются на множество наблюдений, прежде чем прийти к суждению. Они не могут вычислить размер эффекта по одному случаю. И все же люди, как правило, без труда выносят однократные причинные суждения.

Куильен считает, что этот парадокс можно разрешить с помощью следующей гипотезы. Когда люди выносят причинно-следственные суждения, они бессознательно представляют различные варианты развития событий. «Эти контрфакты дают вам данные, которые вам нужны, чтобы вычислить эту меру размера эффекта», — сказал он.

Руководствуясь этими идеями, Куильен разработал простую математическую модель того, как люди выносят причинно-следственные суждения. Чтобы проверить свою модель, он проанализировал данные эксперимента, проведенного гарвардским психологом Адамом Моррисом и его коллегами. В эксперименте использовалась лотерея для изучения влияния вероятности и логической структуры на причинно-следственную интуицию людей.

Чье одобрение Карл должен благодарить за свое финансирование? Это зависит от ситуации.

— Вероятность событий странным образом влияет на наше чувство причинно-следственной связи, — объяснил Куильен. Скажем, профессор Карл хочет получить финансирование для проекта. Его просьбу рассматривают заведующие отделом Элис и Билл, которые должны одобрить ее. Алиса одобряет почти все заявки, но Билл печально известен тем, что отклоняет большинство из них. Вопрос в том, если Карл получит свое финансирование, кто будет нести наибольшую ответственность?

Большинство людей сказали бы, что благодаря Биллу просьба Карла была одобрена, поскольку его одобрение в целом имеет большее значение для получения финансирования.

Однако стоит изменить всего одну деталь, и человеческая интуиция перевернется. Если Карлу нужно только одобрение одного или другого из его коллег, и он все равно получает оба, тогда люди приписывают финансирование Карла Алисе. В данном случае ее более надежная поддержка была самым сильным фактором в том, был ли профинансирован проект Карла.

В своем эксперименте Моррис и его коллеги смогли точно количественно оценить влияние вероятности события на причинно-следственные суждения людей. Их вывод был неожиданным, и никакая психологическая теория в то время не могла объяснить их результаты, сказал Куильен.

Повторно проанализировав их данные, Куильен обнаружил, что его математическая модель точно соответствует тому, как участники Морриса приписывали причинно-следственную связь различным событиям. Фактически, она соответствовала данным лучше, чем любая другая модель на сегодняшний день.

Результаты показывают, как вероятность и логическая структура вместе влияют на нашу интуицию причинно-следственных связей. Когда оба голоса необходимы Карлу для получения финансирования, это произойдет только в том случае, если в правление будет входить самый строгий член комитета. В результате люди приписывают положительный результат менее вероятному голосованию. Напротив, в ситуациях, когда достаточно одного голоса, одобрение более снисходительного преподавателя чаще всего определяет результат. «Мы настроены на причины, которые, как правило, сопутствуют следствиям», — сказал Куильен.

То, как мы рассуждаем о причинности, имеет практическое значение. Рассмотрим снова пример лесного пожара. Для горения огня нужны три вещи: кислород, топливо и источник воспламенения. Но наш разум не придает этим факторам равного значения.

«Хотя у нас может и не быть точной модели того, как возникают лесные пожары, у нас все еще есть ощущение, что кислород присутствует постоянно, а леса не всегда горят», — сказал Куильен. «Таким образом, корреляция между кислородом и огнем относительно низкая». То же самое относится и к топливу, а именно к древесине деревьев. Но добавьте в уравнение спичку, и лес, скорее всего, загорится.

Метод каузального суждения, который Квилльен описывает в своей работе, хорошо помогает нам найти соответствие: фактор с высокой предсказательной силой, который мы даже можем контролировать. Однако наша интуиция иногда может ввести нас в заблуждение, когда мы пытаемся получить более полное представление о мире.

«Если вы хотите глубоко понять, как работает огонь, вам нужно учитывать роль кислорода», — сказал Куильен. «Но если ваше интуитивное чувство причинно-следственной связи кричит вам, что кислород не имеет значения, то это может привести к тому, что вы проигнорируете некоторые важные факторы в мире».

Причинные рассуждения — это вездесущая функция познания, и Куильен планирует продолжить исследование того, как наше чувство причинности влияет на другие аспекты нашей психологии и мировоззрения. «Мы почти все объясняем с точки зрения причины и следствия», — сказал он. «Как следствие, многие концепции, которые мы используем для осмысления мира, имеют причинно-следственную связь в качестве строительного блока».

«Если мы сможем понять концепцию причинно-следственной связи, то потенциально сможем понять, как работают многие другие концепции».

Contact Info: 

Harrison Tasoff
(805) 893-7220
[email protected]

Topics: 

• psychology
• philosophy
• causality
• Tadeg Quillien
• UC Santa Barbara

9.

2 Причинность 9.2 Причинность Умение устанавливать причинно-следственные связи в мире важно. Что связывает причину и следствие невидимо нам (Юм). Но мы можем заметить корреляции и из них иногда сделать выводы о причинно-следственных связях. Не все корреляции существуют потому что есть причинно-следственная связь.

Корреляции

Заявления о корреляции выражают отношение между двумя свойствами (значениями переменных) в пределах одной совокупности.

	Курильщики	Некурящие
Американские мужчины	51	49
американки	34	66

На основании этих данных мы утверждаем, что 51% американских мужчины курят, и 34% американских женщин курят. Свойство быть Американский мужчина положительно коррелирует со свойством быть курильщиком, а свойство быть американской женщиной отрицательно коррелирует с быть курильщиком. Население здесь — взрослые американцы, и мы сравниваем две переменные: курение и пол; каждая переменная имеет два значения.

А положительно коррелирует с В тогда и только тогда, когда процент А среди В больше, чем процент As среди не-Bs.

А отрицательно коррелирует с В тогда и только тогда, когда процент А среди В меньше процента As среди не-Bs.

А не коррелирует с В процент As среди Bs такой же, как процент As среди не-Bs.

Оценка корреляций

Предвзятость внимания при оценке корреляций:

Медсестер попросили просмотреть 100 карточек с пациентами. информацию о них, а затем судить, были ли отношения или Связь конкретного симптома с конкретным заболеванием. Каждый карта указывала, присутствует ли симптом или нет, а также болезнь была или отсутствовала. (Смедслунд, 1963 г.)

Здесь частота симптомов и заболеваний на 100 пациентов.

	Болезнь	Нет болезни
Симптом	37	33
Нет симптомов	17	13

Полученные результаты:

Здесь нет корреляции, хотя 85% медсестры думали, что существует положительная корреляция между симптомом и болезнь. Присутствующая/присутствующая клетка была лучшим предиктором суждения субъекта; высокая цифра в этой ячейке вызвала положительное суждение.

Обратите внимание, что как для группы симптомов, так и для бессимптомная группа примерно у тех, у кого есть заболевание, и у тех, у кого его нет заболевание (имеют чуть больше, чем не имеют в обеих группах; 37-33 с симптомом, 17-13 без симптома). Болезнь у тебя или нет, примерно в два раза больше людей имеют симптом, чем не имеют его.

Субъекты склонны смотреть только на избранных ячейки для соответствующей информации.

Другой пример: отвечает ли Бог на молитвы? Многие говорят да, потому что много раз молитвы были успешными. Но что насчет остальные клетки?

Другой пример:

Испытуемых спросили, действительно ли мистер Максвелл, вымышленный человек, которого им предложили представить, которого они встретили на вечеринке, был профессором. Им сказали, что он либо профессор, либо руководитель, и что он принадлежал к Медвежьему клубу. Затем испытуемых спрашивали, что дополнительную информацию, которую они хотели бы иметь, чтобы вынести свое суждение. Например, какой процент профессоров в партии являются членами Медвежий клуб, или какой процент руководителей на вечеринке были членами Медвежьего клуба? 89% испытуемых хотели получить первую порцию информации, но только 54% ​​хотели вторую часть, хотя обе части важны. (Также актуальна информация о проценте профессоров на вечеринке.)

Эффекты предшествующей веры в оценку корреляций: 90 138 Клинические психологи иногда используют метод «Нарисуй человека». тесты, с помощью которых пациенты, как считается, проецируют аспекты своей личности в рисунки. Большие глаза могут указывать на то, что пациент подозревает другие или параноик; широкие плечи могут указывать на озабоченность мужественностью.

Исследования показали бесполезность этих тестов. как индикаторы личностных качеств. Но в исследованиях, в которых картины и метки черт связаны таким образом, что не отражают никакой корреляции, необученные субъекты все еще заявляют, что «обнаружили», что определенные черты коррелируют с некоторые аспекты рисунков. Даже профессионалы сохраняют доверие в них, узнав об их неэффективности. Аналогичные результаты применимы к тесту Роршаха. тесты. Цитата: «Я знаю, что параноики, похоже, не привлекают большого внимания в исследованиях. лаборатории, но они делают это в моем кабинете» (Чепмен и Чепмен, 19 лет).67, 1969)

Предварительное убеждение может усилить предвзятость внимания: 90 138 Испытуемым сообщают об эксперименте, в котором детям в интернате дают определенные комбинации продуктов, чтобы увидеть влияют ли они на вероятность простуды. Прежде чем увидеть данных испытуемых просят сформулировать свои собственные гипотезы. После показа данных, на их интерпретации явно влияют их собственные гипотезы. Несмотря на то, что данные не отражают никакой корреляции, испытуемые, предположившие заранее, что тип воды (бутылированная или водопроводная) может иметь значение для простудиться также сказали, что они видели такую ​​корреляцию в примере данные. Субъекты, которые, например, предположили, что тип горчицы вызовет простуду, обратит внимание на данные о горчице/простуде и проигнорирует данные о горчице/нет холодные данные.

Причинно-следственные связи:

Причинное обобщение, например, что курение вызывает рак легких, не относится к конкретному курильщику, а констатирует особое существует связь между свойством курения и свойством получить рак легких. В качестве причинно-следственной связи это говорит не только о том, что является соотношением между двумя свойствами.

Некоторые причинные условия являются необходимыми условиями: наличие кислорода – необходимое условие горения; в без кислорода нет горения. «Причина» часто используется в этом смысл, когда устранение причины направлено на устранение следствия (что вызывает боль?)

Некоторые каузальные условия являются достаточными условиями: при наличии достаточного условия эффект должен произойти (находясь в диапазон температур R в присутствии кислорода достаточен для горения многих веществ. «Причина» часто используется в этом смысле, когда мы пытаемся произвести эффект (Что делает этот металл таким прочным?)

Поиск особых обстоятельств: что было причина пожара? Кислород? или спичка поджигателя?

Причинами иногда называют INUS-состояния в том, что они являются недостаточными, но необходимыми частями ненужного, но Достаточный набор условий для эффекта. Можно сказать, что зажег спичку быть причиной его освещения. Предположим, что есть некоторый набор условий этого достаточно для зажигания спички. Сюда можно отнести присутствие кислорода, соответствующие химические вещества в спичечной головке и зажигании. Можно сказать, что удар является необходимой частью этого набора (хотя и недостаточным). само по себе), потому что без поразительного среди этих других условий спичка не зажглась бы. Но сам набор хоть и достаточен, но не необходимо, потому что другие наборы условий могли произвести освещение матча.

Чем причинно-следственные связи отличаются от корреляций?

1. Утверждение о корреляции симметрично в то время как утверждение о причинно-следственной связи асимметрично. Если бы мужчина положительно коррелирует с тем, чтобы быть курильщиком, быть курильщиком также положительно коррелирует с принадлежностью к мужскому полу. Но если курение вызывает легкие рака не обязательно, что рак легких вызывает курение.

2. Корреляции касаются фактических популяций и не являются законопослушными. Причинно-следственные связи закономерны в том смысле, что они касаются как гипотетического населения, так и фактического населения. Когда говорят, что А является причиной В, мы говорим, что если бы произошло увеличение при заболеваемости А будет увеличиваться заболеваемость В; или если бы случаи А уменьшились, случаи Б также уменьшились бы. (Если меньше люди курили, было бы меньше рака легких.) Простые корреляции относятся только для реального населения. Если успех Национальной лиги в Суперкубке просто коррелирует с падением фондового рынка, то нам не следует ожидать изменения на фондовом рынке, чтобы повлиять на результат Суперкубка (или наоборот).

Как можно судить о причинно-следственных связях на основании утверждений о корреляциях?

Например, существует сильная положительная корреляция между увеличением числа занятий по половому воспитанию и ростом в темпе гонореи. Предположим, мы пришли к выводу, что увеличение числа занятий по половому воспитанию вызвало увеличение заболеваемости гонореей.

(A) Статистическая предпосылка (утверждение о корреляции) верно или обосновано?

(B) Какие альтернативные объяснения доступны?

1. Корреляция может быть случайной или случайно. Увеличение государственного долга положительно коррелирует с увеличение заболеваемости гонореей, но причинно-следственной связи нет.

2. Связь может быть ложной, как увеличение числа занятий по половому воспитанию и увеличение частота гонореи, являющейся следствием одной и той же причины.

3. Причинно-следственная связь может быть обратной. Может ли рост заболеваемости гонореей быть причиной ощущаете потребность в дополнительных занятиях по половому воспитанию?

4. Причинно-следственная связь могла быть более сложнее, чем следует из заключения. Увеличение количества занятий по половому воспитанию могло вызвать изменение отношения к сексу, что привело к увеличению в половой жизни, что привело к увеличению заболеваемости гонореей.

5. Указанная причинно-следственная связь может быть незначительной по сравнению с другими факторами, ответственными за рост гонореи оценивать.

Предполагается ли наличие причинно-следственной связи в приведенных ниже случаях?

Одно время была сильная положительная корреляция между количеством мулов в государстве и жалованьем, выплачиваемым профессорам (чем больше мулов, тем ниже зарплата).

Существует сильная положительная корреляция между количество пожарных машин в районе Нью-Йорка и количество пожаров, которые происходят там.

Существует сильная положительная корреляция между Размер стопы и качество письма.

Существует сильная отрицательная корреляция между количество передач вперед, брошенных в футбольном матче и выигравших игра.

Употребление большого количества кофе положительно коррелирует с сердечными приступами.

Посещение больницы положительно коррелирует с умиранием.

Увеличение количества часов просмотра детьми Телевидение положительно коррелирует со снижением результатов SAT.

Употребление марихуаны отрицательно коррелирует с высокий средний балл.

Другой пример:

«Хотя половина населения страны имеет фторированные источники воды, а половина нет, девяносто процентов случаев СПИДа прибывают из цветущих районов, и только десять процентов прибывают из неорошаемые районы».

Любая связь?

1. Сообщества разного размера: процветающие сообщества (вероятно, большие города) могут содержать гораздо больше чем половина населения.

2. Связь может быть фиктивной: космополитическая/прогрессивная отношения могут поощрять как фторирование, так и образ жизни, связанный с СПИД

Другой пример:

Существует ли причинно-следственная связь между классом посещаемость и полученные оценки?

«Студенты с самой низкой посещаемостью заработали самые плохие оценки. Те, кто посещал 79 процентов занятий или меньше оказался в диапазоне низких C; 90 процентов и выше получили оценку выше средней B. Студент, сидевший впереди, получил «значительно более высокие оценки», но Уолш [тот исследователь] думает, что они могли бы больше интересоваться предметами».

Джон Стюарт Милль, Система логики, 1843

А не является достаточным условием для В, если А встречается без В.

А не является необходимым условием для В, если В встречается без А.

Прямой метод согласования

Найдите причинно-следственную связь между эффектом и a необходимое условие

Какой фактор всегда присутствует, когда эффект настоящее?

При наличии среди проживающих в общежитии это сыпь из-за расстройства желудка, мы, вероятно, будем искать один продукт, который все пациенты ели как причину.

1. Заключение относится только к случаям считается.

2. Только вероятные: другие важные условия могли быть пропущены; это могло быть сочетанием факторов

Обратный метод согласования

Найдите причинно-следственную связь между эффектом и a достаточное условие

Какой фактор всегда отсутствует, когда вхождения эффекта нет?

Пять фабричных рабочих признаны неэффективными относительно других, выполняющих ту же работу. Эффективные работники и неэффективные работники оказались похожими во всех отношениях, за исключением один: неэффективные не были частью плана распределения прибыли. Вывод: участие в прибылях вызывает эффективность.

1. Заключение относится только к случаям считается.

2. Только вероятные: другие важные условия могли быть пропущены; это могло быть сочетанием факторов

Двойной метод соглашения

Найдите причину, которая является одновременно необходимой и достаточное условие

Какой фактор всегда присутствует, когда эффект настоящее?

Какой фактор всегда отсутствует при возникновении эффекта нет?

Восемь пациентов имеют заболевание, и каждый дано то или иное средство. Четыре пациента, которым вводили сыворотку S, вылечились. Из тех, кто излечился, никакое другое лекарство не было дано всем. Принадлежащий четверо, которые не были вылечены, каждому пациенту давали по крайней мере одно из лекарств (но не сыворотка S). Сыворотка S признана лекарством.

1. Заключение относится только к событиям считается.

2. Только вероятные: другие важные условия могли быть пропущены; это могло быть сочетанием факторов

Метод разности

Определите достаточное условие среди возможные кандидаты в конкретном случае

Фактор единственный, который присутствует когда явление присутствует и отсутствует, когда явление отсутствует.

Две идентичные белые мыши в контролируемом эксперименту давали одинаковое количество четырех разных продуктов. Кроме того, одной из мышей давали определенный препарат. Через некоторое время мышь, которая накормлен препаратом, стал нервным и возбужденным. Исследователи пришли к выводу что наркотик вызвал нервозность.

1. Менее общий вывод, чем обратный метод различия, который применяется ко всем перечисленным вхождениям

Совместный метод согласия и разногласий

Назовите необходимое и достаточное условие то, что присутствует, является конкретным явлением.