Když korelace neznamená kauzalitu. Jak vědci prokazují, zda jeden jev ovlivňuje druhý | Ilustrace: AI Midjourney

Ilustrace: AI Midjourney

Když korelace neznamená kauzalitu. Jak vědci prokazují, zda jeden jev ovlivňuje druhý

Existuje vědecká zásada, která říká, že korelace neimplikuje kauzalitu. V kostce jde o to, že pokud nějaké dva jevy často následují po sobě nebo jestliže nějaké dvě proměnné spolu korelují, nelze z toho ještě vyvozovat, že jedna je příčinou a druhá kauzálním následkem. Jinými slovy: korelace může naznačovat kauzalitu, ale sama o sobě není jejím důkazem.

Co to znamená v praxi? Jak vědci rozlišují mezi těmito dvěma koncepty, aby odhalili příčiny různých jevů? Hassan Vally je docent epidemiologie na Deakin University v Austrálii a ve článku na webu The Conversation vysvětluje, jak věda přistupuje k hledání kauzality a proč je tento proces tak složitý.

Korelace a kauzalita

Korelace znamená, že dva jevy jsou propojeny, ale ne nutně tak, že jeden způsobuje druhý. Například existuje korelace mezi spotřebou čokolády a počtem laureátů Nobelovy ceny na obyvatele. Znamená to automaticky, že konzumace čokolády zvyšuje šanci na zisk Nobelovy ceny? Ne! Tato spojitost pravděpodobně souvisí s bohatstvím země, které má vliv na vzdělání a vědecký výzkum.

Na rozdíl od korelace kauzalita ukazuje, že jedna událost je příčinou druhé. Pro vědce je zjištění kauzality klíčové, zvláště ve zdravotnických studiích. Například je nutné vědět, zda nějaké chování nebo látka zlepšují naše zdraví, nebo mu naopak škodí. Jak ale toto propojení vědci dokazují?

Nezbytným předpokladem kauzality je temporální posloupnost, kdy příčina musí předcházet následku. Zní to logicky a jednoduše, ale v praxi může být situace mnohem komplikovanější. Například u expozice azbestu může uplynout 20 až 60 let, než se projeví nemoc jako je maligní mezoteliom (vzácná forma rakoviny). Jindy nemusí být zřejmé, co je příčina a co následek – příkladem budiž vztah mezi depresí a poruchami spánku.

Vědci používají k prokázání kauzality různé formy nepřímých důkazů. Například:

  • Síla asociace. Čím silnější je vztah mezi dvěma jevy, tím je pravděpodobnější, že jde o kauzalitu. Vysoká konzumace alkoholu a poškození jater je příkladem jasného propojení.
  • Konzistence napříč studiemi. Pokud různé vědecké studie opakovaně potvrzují totéž, zvyšuje se důvěra v kauzalitu.
  • Mechanismus účinku. Schopnost logicky vysvětlit, jak jeden faktor ovlivňuje druhý, posiluje důkaz o kauzalitě.
  • Dávkový efekt. Pokud vyšší expozice vede k větším účinkům, jde o silný argument pro kauzalitu.

Randomizované kontrolované studie

Nejsilnějším důkazem kauzality jsou randomizované kontrolované studie, kde jsou účastníci náhodně rozděleni do dvou či více skupin. Tyto studie eliminují vliv náhodných faktorů, což je obdobou „chycení pachatele při činu“. Avšak ne vždy je možné tyto studie provést, například u škodlivých jevů, jako je kouření, kde by bylo neetické někoho nutit kouřit.

Randomizované kontrolované studie jsou považovány za „zlatý standard“ vědeckého bádání, protože umožňují jednoznačně prokázat kauzalitu. Tím, že účastníky rozdělí do náhodných skupin, minimalizují vliv náhodných faktorů a poskytují přesný obraz o vlivu zkoumané intervence. Nicméně jejich využití je často omezeno nejen etickými otázkami, například u potenciálně škodlivých expozic, ale i praktickými faktory.

Tyto studie také bývají velmi nákladné, vyžadují detailní plánování, dostatečně velké vzorky účastníků a často také dlouhou dobu sledování, což může být zejména u zdravotnických studií velkou překážkou. Navzdory těmto limitacím zůstávají klíčovým nástrojem v případech, kdy je třeba poskytnout nejvyšší úroveň důkazů.

Nevěřte jednorázovým zázračným řešením

V reálném životě příčiny a následky často ovlivňují další faktory, které studie nezachycují či nezkoumají. Například nemoc může vzniknout kombinací genetických, životních a environmentálních vlivů. Proto bychom měli být skeptičtí k tzv. „jednorázovým zázračným řešením“ a spíše se zaměřit na celkově zdravý životní styl.

Vědci často připomínají detektivy skládající dohromady střípky důkazů, aby odhalili pravdu. Prokázání kauzality je důležité pro správné rozhodování na politické úrovni, ve zdravotnictví a mnoha dalších oblastech. Proto by měla být kauzalita zkoumána pečlivě a na základě nejlepších dostupných důkazů.

Poměrně často můžeme být svědky toho, že lidé interpretují korelace jako kauzalitu, což vede ke špatným závěrům. Například tvrzení, že jeden vitamín „zaručeně“ zlepší zdraví, může být založené jen na korelačních datech. Kritické myšlení a porozumění vědeckým principům nám pomáhají lépe pochopit složité souvislosti.

Rozlišení mezi korelací a kauzalitou je nezbytné pro správné pochopení světa kolem nás. I když bývá prokázání kauzality složité, pomáhá nám dělat lepší rozhodnutí, ať už jde o zdraví, politiku nebo každodenní život. Buďme tedy ostražití vůči údajným „příčinám“ a spoléhejme se jen na kvalitní vědecké důkazy.

Zdroje: theconversation.com, cs.wikipedia.org.

Určitě si přečtěte

Články odjinud