相關不蘊涵因果（英語：correlation does not imply causation），又稱為相關不代表因果，是科學和統計學經常強調的重要觀念，意思是若兩個事物（統計學上會用變數代表）有明顯的相關時（即當一件事出現，另一件事也出現），不一定表示兩者之間有因果關係。
例如說看到死刑判決越多，謀殺犯罪率越高，不代表兩者間有關，尤其不代表死刑導致更多謀殺，有可能是謀殺案件增加導致更多死刑判決，或其他因素同時導致更多謀殺與更多死刑判決。
相關證明因果
相對地，相關證明因果（英語：correlation proves causation）、與此故因此（拉丁語：cum hoc ergo propter hoc）即是認為當兩變數相關時，必有因果關係，這是一種非形式謬誤。
舉例來說，若看到死刑判決變多的時候，也是謀殺犯罪率變高的時候，就認為死刑導致更多謀殺；或者看到對同一種犯罪，處罰受得越重的罪犯，再犯率越高，就認為嚴刑峻罰導致更多犯罪；或者看到越常被父母動用體罰的孩子，有越多的偏差行為，就認為體罰導致偏差行為；或者看到夏商週三代的末代君王都寵幸美女，就認為美女會導致一個朝代覆亡（像例如晉朝杜預為《左傳》做的註裡提到說「夏以妹喜，殷以妲己，周以褒姒，三代所由亡也」）等，在沒有其他資料佐證的狀況下，就有可能犯了與此故因此的謬誤。
一個實際的例子是流行病學研究曾發現，接受激素替代療法的婦女，發生冠心病的比率較一般人低，使醫界一度認為激素替代療法有預防冠心病的效果。然而後續的隨機對照實驗顯示，激素替代療法會使冠心病的發生率增加。重新分析資料後發現，接受激素替代療法的婦女社會地位多半較高，她們通常有較好的飲食、運動習慣，因而比較不容易發生冠心病。[1]
參考文獻
- ↑ Lawlor DA, Davey Smith G, Ebrahim S. Commentary: the hormone replacement-coronary heart disease conundrum: is this the death of observational epidemiology?. Int J Epidemiol. June 2004, 33 (3): 464–7. PMID 15166201. doi:10.1093/ije/dyh124.
參見
外部連結
- （英文）"The Art and Science of cause and effect": a slide show and tutorial lecture by Judea Pearl
- （英文）Causal inference in statistics: An overview, by Judea Pearl (September 2009)
