從一則健康新聞談起(Correlation does NOT mean causation)
最近有則新聞，有個25歲的年輕人，在近一年內參與多達十幾次的藥物試驗，之後罹患肝癌。請要參與藥物試驗的人三思。
這則新聞它想說什麼?它想說藥物試驗會造成肝癌。這是一個完全錯誤的推論，但是一個很好的新聞題材。
為什麼要在理財部落格談這個，因為很多人在投資時，犯了一模一樣的錯誤。
中國股市某次大跌之後，全球股市下跌。所以中國股市造成全球下跌。錯誤推論。
股市和債券相關性很低。所以股市現在大跌，我的債券應該會上漲，幫我彌補一些損失。錯誤推論。
這些推論都錯在一樣的地方，錯在他們不知道”相關不代表因果”。
一個事情發生，結果另一個事情就會跟著發生。我們會說，這兩件事很有相關性。但不可以馬上跳到，事件A造成事件B這種結論。
這個世界上資料繁多，多到你可以把兩個不相關的事情扯上關係。曾有人發現，孟加拉乳酪的產量可以完美的解釋過去美國股市的走勢。你要不要用乳酪產量來評估是要進場還是出場?任何人都知道這是單純的巧合。
那麼某國股市下跌後，晚一點開盤的國家股市也下跌，所以這就是前者造成的嗎?這個結論跳得太快。
首先，要證明這不是單一事件。也就是要有很多次，兩國的股市呈現相關，我們才能說，這兩個股市有很高的相關性。
即便有很高的相關性，也絕不等於因果。你絕不會說，因為乳酪增產，所以美股上漲。就算這兩者有0.99的相關性，這還是無稽之談。你要找到確切的成因，才能說因為…所以..這句話。譬如乙國規定，假如甲國股市收盤下跌，則本國股市收盤價不得超過前一日收盤價之90%。有這種規定的話，你就可以說因為甲下跌所以乙下跌。
在現實世界，說因果不是那麼簡單的事。很多事，都只研究到相關這一步。
回到新聞中的年輕人。假如你要證明藥物試驗和肝癌相關，你要有兩組人，一組接受藥物試驗，一組不接受藥物試驗，然後追蹤，看接受藥物試驗這組人的肝癌發生率，是否比不接受那組高。假如真的比較高，你才能說，藥物試驗和肝癌相關。做了那麼多，才只是相關，不是因果。因為有太多可能，可能不是藥物引起肝癌，可能是這些接受藥物試驗的人，把拿到的營養費都拿去買酒喝，造成肝病變。也可能是藥物試驗用的針不乾淨，讓這些人都得到了肝炎。要說因果，你要確切找到藥物引起肝癌的機制，這是艱困的工程。
不要混淆相關和因果，很多投資數據呈現的都是相關的概念。
不要以為股市和債券相關性低，所以它們應該走相反的方向。它們可以大大方方的齊漲齊跌，因為它們的走勢之間不是因果關係。更不要看單一事件或是短期內的事情，就以為趨勢已經形成。事實是，長期資料比短期資料的可性度更高。
某個年輕人得肝癌，是個醫藥新聞，不代表相關，更不是因果。
某次XX下跌後，YY也下跌，是個財經故事，不代表相關，更不是因果。
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4 comments:
綠角大
看到這篇真的是很認同您的看法
不知道是不是很多人都吸收錯誤的廣告訊息
就以為那是真實的情況！
在下潛水了很久
在理財方面也還只是新新手
常常十分認同您的文章 學會向下扎根
可是胸無點墨實在不敢與您討論
深深覺得您真是佛心來著
分享您的心得，傳道授業
也希望您能繼續分享～
著實獲益良多
寫這些文章 我自己也有收獲 自己懂 和能說給別人聽 讓別人也懂 是兩個不同的層次 我不敢說是傳道授業 有時候都會發現過去自己不對的地方 歡迎多留言交流
就藥物本身討論，的確非常多藥物都具有肝毒性，尤其是部份的重症藥物(癌症，心血管疾病)。
做藥物實驗之後引起肝癌，雖然未必是一個必然的結果(肝癌形成非一朝一夕且關聯還需要討論)，但是卻不難想像關聯。例如B肝就是病毒長期的攻擊破壞細胞內質網，最後細胞不正常增生成為肝硬化甚至肝癌。藥物誘發肝病不是不可能的。
藥物實驗初期可能沒發現對人具有強烈的肝毒性。Phase 1是用老鼠，有時會發生老鼠身上看不出來但對人嚴重的副作用。
多吃藥不好，沒事別吃藥。綠角大財經論點精闢實用，深表敬佩。就生物醫學角度平衡報導，若非必要請不要亂參加人體藥物實驗。
感謝Wei Chung的深入解說
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