Confoundle · a reasoning trap
相关性 ≠ 因果性
两件事可以完美地同涨同跌，却依然彼此毫无关系。很多时候，是一个隐藏的第三者在同时牵动着两根线，于是看起来像是一个导致了另一个，其实二者都没有。在你相信“X 与 Y 相关”这样的标题之前，先问一问还有什么可能在同时驱动着两者。
The rule
两件事一起变化，并不意味着其中一个导致了另一个。往往是第三个因素在悄悄驱动着两者。
What it looks like
巧克力越多，诺贝尔奖越多。你的国家该不该囤货？这是一项真实而且已发表的发现：在 23 个国家里，人们吃的巧克力越多，这个国家产生的诺贝尔奖得主就越多，二者呈强相关（r ≈ 0.79）。这个趋势很难反驳。
巧克力其实什么作用都没有。更富裕的国家既买得起更多巧克力，也能资助更多大学、实验室和科研，而后者才是真正赢得诺贝尔奖的原因。财富同时驱动着两者，于是巧克力和诺贝尔奖一起上升，却并非谁导致了谁。免费发放巧克力，你只会收获更甜的牙齿，而不是更多的获奖者。
Why it works
相关性只说明两件事倾向于一起变化。这可能有好几种原因：一个确实导致了另一个；因果方向恰好相反；一个隐藏的第三因素同时驱动着两者（一个共同原因，比如炎热的天气同时推高了冰淇淋销量和溺水人数）；或者纯属巧合，而你筛查的数据越多，出现巧合的可能性就越大。发现相关性是容易的部分。弄清楚背后究竟是哪一种，才是真正的工作，而这通常需要一次实验，而不只是一张图表。
来源
See if it fools you
This page gives the answer away. The puzzle version shows you the same figures first and asks you to commit before the reveal.
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