匯東華統計顧問有限公司 - Q：何謂相關關係、影響關係和因果關係？如何推論變數間具有因果關係？

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Q：何謂相關關係、影響關係和因果關係？如何推論變數間具有因果關係？

相關關係、影響關係、因果關係

❓Q：何謂相關關係、影響關係和因果關係？如何推論變數間具有因果關係？

✅A: 相關關係（Correlation）、影響關係（Influence）和因果關係（Causal Relationship）為三種不同層次之變數關係。相關關係表示兩個變數間存在共變（covariation），即當一個變數改變時，另一個變數也隨之改變，但何者為因，何者為果無法判定。影響關係除了具有共變外，還要求兩個變數間具有方向性（directionality），即變數A影響變數B，但是否為因果關係仍無法確定，因為其相關性可能為其他因素所引起，如，干擾因子。因果關係是最強的變數關係，除共變與方向性外，還需要排除其他可能的解釋（elimination of alternative explanations），才能確定變數A對變數B是否存在因果影響。

上述原則為社會科學領域Cook等（1979）所提出，總結如下：

推論因果關係需要滿足以下三個條件：

因和果共同變化（共變）：變數A和變數B必須同時變化，即存在共變關係。此為推論因果關係的基本條件，沒有共變就無法推論因果關係。
因在果之前發生（方向性）：變數A的變化必須發生在變數B的變化之前，即具有時序性。此一條件確保因果關係的時間順序，避免反向因果的誤解。
排除因果聯系外的替代解釋（無替代解釋）：必須排除所有其他可能解釋變數B變化的因素，以確保變數B的變化是真的由變數A造成。通常需要通過嚴謹之實驗設計或使用統計控制方法來實現。

而在流行病學方法學上，也有判定因果關係之五大準則，於下次再介紹。

參考文獻：Cook, T. D., & Campbell, D. T. (1979). Quasi-experimentation: Design & analysis issues for field settings. Houghton Mifflin.

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