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很多時候，我們以為是原因，細細推究之後，會發現是結果；也有些時候，我們認為是結果，經過抽絲剝繭，才知道竟然是原因。

「倒因為果」「倒果為因」的謬誤，常常出現在因果推理當中，如果一開始對因果的辨別就是錯誤的，當然不會有正確的因果推論。

因果錯置的最重要根源，就是在同一時間點觀察因和果之間的相關，即使看到因和果有相關性存在時，卻分不清何者是因，何者是果？因果關係，除了要有相關性（association），也要有時序性（temporality），也就是「因在前、果在後」。即使有相關性，還不一定有因果性（causation），有時候未經思考分辨，就會把「相關性」錯認為「因果性」。

舉幾個例子來說，我們看到健身教練的肌肉很發達，但是，是肌肉發達的人才能當健身教練，還是當了健身教練肌肉才發達，或是互為因果循環呢？我們必須進一步去詢問許多健身教練，回憶他們在當教練之前，肌肉是否已經很發達，才能夠釐清肌肉發達在前，或是當健身教練在前。

我初中念英文時，聽到老師說：「英文不好的同學，要常聽英文歌，英文才會變好。」聽英文歌真的能提升英文能力嗎？我們確實觀察到英文好的人常聽英文歌，可是我也曾經看到一位家長要求孩子聽英文歌，認為這樣子英文才會變好，孩子卻回答：「因為英文不好聽不懂，所以就不想聽英文歌。」到底是英文好才常聽英文歌？還是常聽英文歌，英文才變好呢？要判斷兩者之間的因果關係，必須釐清孰先孰後，才能確定。

我們也常常聽到：「這對夫妻因為有共同興趣，所以感情很好，如果希望夫妻感情好，就要培養共同的興趣。」其實，這段話也有驟下因果關係的風險，因為有可能是這對夫妻本來感情就很好，才開始培養兩人的共同興趣。

當我們看到有相關，若要判定是否有因果，一定要先辨明時序性。我們只要牢記「相關不蘊涵因果（Association does not imply causation）」，就可以避免下錯判斷。

被貓咬傷容易得憂鬱症？

在進入檢視因果關係的思辨之後，接收到任何的資訊或報導時，就可以動腦想一想：究竟是有相關沒因果？還是有相關有因果？兩者間有沒有因果倒置的可能呢？

有一篇發表於《公共科學圖書館：綜合（PLOS ONE）》的大數據分析研究提到，從超過130萬名病人的電子病歷中發現，被診斷出憂鬱症者有8.8％；而被貓咬傷而接受治療的人當中，同時診斷出有憂鬱症者高達41％。1因而認為「貓咬傷」和「憂鬱症」有顯著相關。

某些媒體看到這篇論文，可能就會以「被貓咬傷容易得憂鬱症」做為標題。此時，有因果關係邏輯的人，至少會考慮到下列的可能解釋：
①憂鬱症的人比沒有憂鬱症的人養貓的比例較高，所以容易被貓咬傷。
②有憂鬱症的人比沒有憂鬱症的人和貓在一起的時間較長，所以容易被貓咬傷。
③有憂鬱症的人比沒有憂鬱症的人比較會激怒貓，所以容易被貓咬傷。
④有憂鬱症的人被貓咬傷後，比較容易擔心而就診機率高。
⑤有憂鬱症的人不願承認自殘，而推託是被貓咬傷。
⑥被貓咬傷引起疼痛或感染，比較容易誘發憂鬱症。
⑦有憂鬱症的人比沒有憂鬱症的人養貓數較多，容易在阻止貓群打架時受傷。

一項研究的數據可以探究的因果關聯很多，不論是認為被貓咬傷容易發生憂鬱症，或是憂鬱症的人容易被貓咬傷，都需要多元思考，以減少因果倒置情況的發生。如果能夠盡可能找出各種假說來解釋被貓咬傷和憂鬱症的相關，並辨別清楚憂鬱症病人養貓的情況，是否和沒有憂鬱症的人不同，才能斷定憂鬱症在先或被貓咬傷在先，來確定因果的時序性。

COVID-19死亡率與經濟衰退之因果關係

2020年，臺灣的COVID-19防疫相當成功，7月20日彭博社公布了75個新興及前沿經濟體的防疫評比結果，該評比是以三大指標做為評量依據：公共衛生，過去30天內確診COVID-19死亡率；經濟活動，零售業、工作場所等活動的變化；公共政策，公共債務、撥備覆蓋率、信用評比等。臺灣高居冠軍，其次是波札那、南韓、泰國。

7月21日，《新聞週刊日本版（Newsweek Japan）》電子版，刊登了日本生命保險公司的智庫（日生基礎研究所），評估全球49個國家因應COVID-19的防疫成績。該研究所是根據疫情受害程度與經濟受損程度進行評估。疫情受害程度是以累積的確診人數、感染擴大率（6月16日至6月30日之間的新增確診病例對累積確診病例的比例）、致死率進行評比；經濟受損程度是以國內生產毛額（GDP）損失（計算疫前的預估與疫後的展望）進行評比。臺灣位居第1、馬來西亞第2、香港第3、泰國第4、中國、韓國並列第5、澳洲第7、紐西蘭第8、日本第9、挪威第10。義大利40名、美國與瑞典並列41名、英國與比利時並列第43名、最後一名是秘魯。

到了9月，英國牛津大學馬丁學院的Our World in Data網站，公布全世界38個國家的2020年第二季GDP衰退狀況，臺灣衰退最少（0.6％），其次是韓國的3％、立陶宛的3.7％；秘魯衰退最多，超過30％，西班牙、英國、突尼西亞也衰退20％以上。該網站也公布同期COVID-19死亡率與GDP衰退百分比的分布圖，如圖1所示。整體而言，COVID-19死亡率越高的國家，經濟衰退的情況也越嚴重。像秘魯、英國、法國、義大利都是高死亡率、高衰退率的國家；臺灣則是低死亡率、低衰退率的國家。亞洲國家（綠色圓圈）雖然COVID-19死亡率偏低，但是經濟衰退情況也相當嚴重。

2020年10月，美國國家經濟研究所（National Bureau of Economic Research）也發表了疫情對總體經濟影響的研究結果，同樣發現COVID-19死亡率越低的國家，GDP損失也越小。臺灣則是在40個國家當中，COVID-19死亡率最低的國家，也是唯一沒有GDP損失（經濟正成長）的國家。

上述四項數據很明顯地說明COVID-19死亡率與經濟衰退的相關性，然而，究竟是經濟衰退導致死亡率增加，還是死亡率增加導致經濟衰退呢？到底哪個是因、哪個是果？或者死亡率和經濟衰退之間，並無因果關係存在，而是其他因素造成的？

Our World in Data網站也公布了世界各國的「防疫嚴格指數（Stringency Index）」。嚴格指數代表一個國家為了因應疫情，所採取的管制政策的嚴格度。例如封城、禁止上班上課、禁止國內旅遊等等，分數介於0∼100（分數越高越嚴格，分數越低越接近正常生活）。

比較臺灣和47個G20和OECD國家的2020年平均防疫嚴格指數，臺灣的平均嚴格指數是48國之中最低，其次是日本、紐西蘭、愛沙尼亞、芬蘭和冰島；平均嚴格指數最高的國家是阿根廷、印度、智利、哥倫比亞、墨西哥。

進一步分析2020年的平均防疫嚴格指數和GDP成長率的相關性，結果發現兩者間有很顯著的負相關：嚴格指數越高的國家，經濟成長率越低，經濟衰退越嚴重，如圖2所示。很可能封城、停止上班、禁止群聚造成了生產的停滯和消費的低迷。

繼續分析2020年的平均防疫嚴格指數和COVID-19死亡率的相關性，結果發現兩者間有很顯著的正相關（如圖3）：COVID-19死亡率越高的國家，平均嚴格指數越高。可能高死亡率的國家傾向採取嚴格的防疫措施。

綜合上述的分析，我們可以發現，既不是經濟衰退導致死亡率增加，也不是死亡率增加導致經濟衰退，而可能是死亡率高的國家，採取了封城、停班、停市等嚴格措施，導致經濟成長的下降。

書　名｜《因果螺旋：跨越時空的探索與思辨》
作　者｜陳建仁
出版社｜圓神出版社
出版日期｜ 2022 年7 月
誤解都來自於錯誤的因果判斷！
所有事件的發生都其來有自，正確掌握原因，就可以有效控制謬誤產生。

很多時候，我們以為是原因，細細推究之後，會發現是結果；也有些時候，我們認為是結果，經過抽絲剝繭，才知道竟然是原因。｢倒因為果」｢倒果為因」的謬誤，常常出現在日常的因果推理中，如果一開始對因果辨別就是錯誤的，那怎麼會有正確的因果推論？

｢因果螺旋模式」主要用來描述疾病在每一個階段的演進過程，都有各式各樣的驅動因子，推動整個病理變化的演進，促使病灶從分子、細胞、組織，逐步擴大到器官、系統、個體全身，再從個體，蔓延到社區、國家和全球，如同螺旋一樣擴展開來。

本書由此觀點出發，介紹常見的因果推論謬誤，分享在醫學史上重要的病因探索與醫藥研發的故事，建立因果關係的法則。內容談及疾病自然史與各種因果模式，並根據陳建仁院士長期研究流行病學領悟的心得，揭示他所創建的「因果螺旋模式」。