編者按：Databricks數(shù)據(jù)科學(xué)主管Sean Owen討論了三種數(shù)據(jù)提供有歧義的結(jié)果的情況，以及因果關(guān)系如何幫助澄清數(shù)據(jù)的解讀。

相關(guān)和因果

相關(guān)性不等于因果。僅僅因?yàn)楸苛芎兔篮谒N量同時(shí)上升或下降并不意味著兩者之間有什么因果關(guān)系。然而，人類的思考方式傾向于因果關(guān)系。你大概已經(jīng)意識到這兩種商品的銷量均取決于夏季炎熱的天氣。那么，因果關(guān)系是一個(gè)什么樣的角色？

新入行的數(shù)據(jù)科學(xué)家可能有一個(gè)印象，因果關(guān)系是一個(gè)大家避而不談的話題。這是一個(gè)錯(cuò)誤印象。我們使用數(shù)據(jù)決定“哪則廣告將導(dǎo)致更多點(diǎn)擊？”這樣的事情。已經(jīng)有一個(gè)易用、開放工具的生態(tài)系統(tǒng)，可供我們基于數(shù)據(jù)建立模型，我們覺得這些模型可以回答關(guān)于成因和效果的問題。什么時(shí)候它們確實(shí)做到了這一點(diǎn)，什么時(shí)候我們誤以為它們做到了？

數(shù)據(jù)告訴我們什么，和我們認(rèn)為數(shù)據(jù)告訴我們什么，這兩者之間存在著微妙的空隙，這正是困惑和錯(cuò)誤的源泉。新入行的數(shù)據(jù)科學(xué)家，盡管配備了強(qiáng)大的建模工具，仍可能成為“未知的未知”的犧牲品，即使是在簡單的分析中也是如此。

本文將演示三種看起來簡單的情況，這些情況會產(chǎn)生驚人的歧義結(jié)果。劇透：在所有情形下，因果關(guān)系是澄清數(shù)據(jù)解讀必不可少的成分。包括概率圖模型和do-calculus在內(nèi)的激動人心的工具，能夠讓我們基于數(shù)據(jù)和因果關(guān)系進(jìn)行推理，得出強(qiáng)有力的結(jié)論。

兩條“最佳擬合”直線

考慮R內(nèi)置的cars數(shù)據(jù)集。這個(gè)簡單的小數(shù)據(jù)集提供了不同車速的制動距離。假設(shè)低速情況下，兩者的關(guān)系是線性的。

再沒什么能比線性回歸更簡單了吧？距離是速度的函數(shù)：

同樣，速度也是距離的函數(shù)：

盡管看起來是同一件事，兩種說法，這兩種回歸會給出不同的最佳擬合直線。這兩條線不可能都是最佳的，那么哪一條才是最佳擬合直線，為什么？

如果你想親自驗(yàn)證，可以查看、運(yùn)行創(chuàng)建上面兩個(gè)圖形的代碼：https://trial.dominodatalab.com/u/srowen/causation/view/main.R

兩個(gè)最佳療法

下面的數(shù)據(jù)集可能看起來很熟悉。它顯示了腎結(jié)石的兩種療法的治愈率。

你也許注意到了上表的奇怪之處?？傮w而言，B療法的治愈率更高。然而，A療法在小結(jié)石上有著更高的治愈率，在小結(jié)石以外的情形（大結(jié)石）上也有著更高的治愈率。這怎么可能？你可以自己算一下。

許多人會馬上意識到這是辛普森悖論的一個(gè)典型例子。（這個(gè)例子取自辛普森悖論的維基頁面。）意識到這一點(diǎn)很重要。然而，意識到這一點(diǎn)并不能回答真正的問題：哪種療法更好？

這里，A療法更好。較大的腎結(jié)石更難治療，總體而言治愈率更低。在這些比較困難的情形下，更常應(yīng)用A療法。雖然A療法實(shí)際上更好，但因?yàn)楦?yīng)用在困難情形下，總體治愈率被拉低了。結(jié)石大小是一個(gè)混淆變量，表格的橫行控制了結(jié)石大小。所以，控制所有像這樣的變量以避免出現(xiàn)悖論總不會錯(cuò)吧？

考慮下面的數(shù)據(jù)：

這次是根據(jù)治療后病人的血酸分組。基于這些數(shù)據(jù)，哪種療法更好？為什么？

虛幻的相關(guān)性

最后，考慮R內(nèi)置的mtcars數(shù)據(jù)集。它提供了20世界70年代的一些車型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，例如引擎汽缸容量、燃油效率、氣缸數(shù)量，等等?？紤]drat（后輪軸減速比）和carb（化油器數(shù)量——現(xiàn)在的車不使用化油器，改用電子噴射系統(tǒng)）的相關(guān)性。

幾乎沒有相關(guān)性（r = -0.09）。這是有道理的，畢竟變速設(shè)計(jì)和引擎設(shè)計(jì)實(shí)際上是正交的。（我承認(rèn)這不是一個(gè)最直觀的例子，但這是R語言內(nèi)置的簡易數(shù)據(jù)集中最易懂的例子。）

然而，如果我們只考慮6缸或8缸引擎的車型：

有很清楚的正相關(guān)性（r = 0.52）。那么其他車型呢？

竟也有較小的正相關(guān)性（r = 0.22）。兩個(gè)變量在部分?jǐn)?shù)據(jù)上相關(guān)，在剩余數(shù)據(jù)上也相關(guān)，但是在整體數(shù)據(jù)上卻不相關(guān)，怎么可能會這樣？

答案在因果關(guān)系之中

當(dāng)然，這些問題都有答案。在第一個(gè)例子中，兩條不同的直線源自兩組不同的假定。距離 ~ 速度回歸意味著距離是速度的線性函數(shù)，加上高斯噪聲，直線最小化實(shí)際距離和預(yù)測距離的均方誤差。另一條直線最小化實(shí)際速度和預(yù)測速度的均方誤差。前者對應(yīng)的假定是速度的不同導(dǎo)致了制動距離的不同，很有道理；后者暗示距離的不同導(dǎo)致了速度的不同，沒有意義。所以源自距離 ~ 速度的直線是正確的最佳擬合直線。不過，判定這一點(diǎn)需要數(shù)據(jù)以外的信息。

速度不同導(dǎo)致制動距離不同這一想法可以用一個(gè)（非常簡單的）有向圖表示：

類似地，在辛普森悖論的第二個(gè)例子中，血酸不再是混淆變量，而是中介變量。它并不導(dǎo)致選取哪種療法，反而是選取哪種療法導(dǎo)致了不同的血酸水平。將它作為控制變量等于移除了療法的主要效果。在這一情形下，B療法看起來要好一點(diǎn)，因?yàn)樗鼘?dǎo)向更低的血酸，從而導(dǎo)向更好的結(jié)果（盡管A療法確實(shí)看起來有一些正面的次級效應(yīng)）。

因此，辛普森悖論的原場景為：

而第二個(gè)場景為：

同樣，這里的“悖論”是可以解決的。關(guān)于因果關(guān)系的外部信息解決了“悖論”——兩個(gè)場景的解決方式不同！

第三個(gè)例子是伯克森悖論的一個(gè)例子。假定后輪軸減速比和化油器數(shù)目都影響汽缸數(shù)目（這里不展開討論，假定引擎設(shè)計(jì)上這一點(diǎn)成立），那么后輪軸減速比和化油器數(shù)量沒有相關(guān)性這一結(jié)論是正確的。控制汽缸數(shù)目創(chuàng)造了不存在的相關(guān)性，因?yàn)槠讛?shù)目是同時(shí)和后輪軸減速比與化油器數(shù)量相關(guān)的“碰撞”變量。

同樣，數(shù)據(jù)沒有告訴我們這點(diǎn)；具備變量之間因果關(guān)系的知識才能得出這一結(jié)論。

概率圖模型和do-Calculus

我們上面繪制概率圖模型（PGM）有其目的。這些圖表達(dá)了成因-結(jié)果關(guān)系中的條件概率依賴的類型。盡管上述情形的概率圖很是微不足道，它們很容易變得很復(fù)雜。然而，不管簡單還是復(fù)雜，我們都可以通過分析概率圖檢測正確分析數(shù)據(jù)所需的變量之間的關(guān)系。

PGM是一個(gè)有趣的主題。（Coursera上有Daphne Koller開的課程。）理解因果關(guān)系的重要性，以及如何分析因果關(guān)系以正確解讀數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)家之旅必經(jīng)的一步。

這類分析導(dǎo)向了一種可能更加激動人心的能力。假如一個(gè)變量取了不同的值，會發(fā)生什么？做出這方面的推理是有可能的。這一想法聽起來像是條件概率：給定今天的冰淇淋銷量很高（IC）這一條件，美黑霜的銷量很高（ST）的概率是多少？也就是，P(ST|IC)是多少？基于數(shù)據(jù)集，這很容易回答。如果兩者是正相關(guān)的，我們可以進(jìn)一步期望P(IC|ST) > P(IC)——也就是說，當(dāng)美黑霜的銷量很高的時(shí)候，冰淇淋的銷量很高的概率更大。

然而，如果我們提高了美黑霜的銷量（也許可以記作do(ST)），那么冰淇淋的銷量會增長嗎？很清楚，P(IC|do(ST))和P(IC|ST)不是一回事，因?yàn)槲覀儾黄谕@兩者之間有什么因果聯(lián)系。

數(shù)據(jù)只提供了簡單的條件概率嗎？我們有可能演算數(shù)據(jù)中未曾發(fā)生的反事實(shí)概率，從而評判這些有關(guān)行動的論斷嗎？

令人驚喜的答案，是的，在因果模型和Judea Pearl提出的“do-calculus”的幫助下，這是有可能的。do-calculus是Pearl的新書The Book of Why的主題。這本書總結(jié)了因果思考的歷史，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，圖模型和Pearl自己對這一領(lǐng)域的顯著貢獻(xiàn)，在此高度推薦。

也許do-calculus最引人入勝的演示是這本書對吸煙致癌相關(guān)研究的回溯分析。據(jù)Pearl所述，吸煙致癌到底是通過肺部煙焦油囤積，還是因?yàn)槲粗幕蛞蛩赝瑫r(shí)導(dǎo)致了喜歡吸煙和易得肺癌，對此人們曾有疑問。不幸的是，這一基因因素?zé)o法觀測，也不可能控制。畫出其中暗含的因果模型，就很容易做出推理。

即使在不能確定基因因素是否存在的情況下，還有可能回答“吸煙致癌”這樣的問題嗎？P(癌|do(吸煙)) > P(癌)嗎？

通過應(yīng)用do-calculus的三條基本規(guī)則，這是有可能做到的，具體細(xì)節(jié)這里就不展開了（請看論文和書）。應(yīng)用do-calculus規(guī)則之后，只涉及吸煙、煙焦油、癌癥的條件概率，這些都可以從現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集中得出：

僅僅通過數(shù)據(jù)中的條件概率，即使在不知道是否存在未知混淆變量的情況下，就有可能知道是否吸煙導(dǎo)致患癌風(fēng)險(xiǎn)增加，

結(jié)語

有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家不僅知道如何將工具作為黑箱使用，還知道模型和數(shù)據(jù)的正確解讀常常具有歧義，甚至違背直覺。避免常見誤區(qū)是資深從業(yè)者的標(biāo)志。

幸運(yùn)的是，許多這樣的悖論有著常見的來源，通過基于成因-效果網(wǎng)絡(luò)的推理，可以分析這些來源，從而解決這些悖論。概率圖模型和統(tǒng)計(jì)方法一樣重要。

再加上do-calculus，我們可以基于數(shù)據(jù)做出一些解讀和分析，對那些習(xí)慣相信無法僅僅從數(shù)據(jù)中得到因果或反事實(shí)結(jié)論的人來說，這些解讀和分析十分驚人！