Confoundle · a reasoning trap

バークソンバイアス

入院患者だけを見ていると、まったく無関係な2つの病気が、連れ立って動いているように見えることがあります。理由は生物学ではなく、入口です。どちらの病気でも入院しうるので、たまたま両方を持つ人が院内では実際より多く現れ、その中から見ると2つは関連しているように見えます。ふるいにかけられた集団なら何でも同じことをします。検査を受けた人、面接に呼ばれた応募者、契約を続けた顧客などです。あるパターンを信じる前に、そのデータに入るには何が必要だったのかを問いましょう。

The rule

ふるいを通り抜けた人だけを調べると、その外には存在しない関連を作り出してしまうことがあります。

What it looks like

入院患者のあいだでは、肺の不調と関節の不調が一緒に現れます。この2つの病気には関連があるのでしょうか?ある調査が一軒ずつ家を訪ね、数千人のふつうの人々に、どんな病気を持っているかを尋ねました。直前の6か月間に入院したことがある人のうち、呼吸器疾患を持つ人の4分の1が骨関節疾患も併せ持っていたのに対し、それ以外の人ではその割合は10分の1をかなり下回っていました。

全員に尋ねると、関連は消えます。同じ調査、同じ人々、同じ2つの病気です。尋ねた全員を通して見ると、呼吸器疾患がある人が骨関節疾患も併せ持つ可能性は、呼吸器疾患がない人とほとんど変わりませんでした。オッズにすると1に対して1.06で、差はないに等しい値です。入院患者のパネルは、病気についての知見ではなく、入院についての知見なのです。どちらの病気も、人を病院のベッドに送り込むことがあります。だから両方を持つ人は、片方だけの人よりもはるかに多くそこに現れ、その壁の内側では、2つの病気は切り離せないものに見えるのです。

Why it works

2つの病気がまったく無関係で、そのどちらか一方だけでも入院する可能性がいくらか生じるとしましょう。運悪く両方を持つ人には、入院の機会が2つあります。だからその人は、片方だけの人よりもはるかに病棟にいる可能性が高くなります。ここで病棟の中に立って数えてみてください。1つめの病気を持つ人は、2つめの病気も併せ持つ割合が大きく偏って高くなっています。まさにそれが、多くの人を病棟に入れた理由だからです。あなたは病気どうしの関連を発見したのではありません。入院の決まりを発見し直し、それを生物学の装いで包んだだけなのです。これを一般化した形が合流点(コライダー)です。2つの原因がともに矢印を向けている先にあるもののことです。合流点で選抜すること、つまり入院した人だけ、検査を受けた人だけ、成功した人だけを調べることは、現実には何ひとつ結び付いていない原因どうしを、あなたのデータの中で結び付けてしまいます。備えとなるのは、ふるいにかけられる前の段階で定義された標本です。人口を対象とする調査や全人口の登録データが、その費用に見合う価値を持つのは、まさにそのためです。

出典

Sackett DL. Bias in analytic research. J Chronic Dis. 1979;32(1-2):51-63, Table 2 (page 53), adapted from Roberts RS, Spitzer WO, Delmore T, Sackett DL. An empirical demonstration of Berkson's bias. J Chronic Dis. 1978;31(2):119-128.

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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