逆因果関係は、XがYを引き起こすと信じているときに発生しますが、実際にはYが実際にXを引き起こすと考えています。
これは、多くの人が二つの現象を見て、一方が原因であり、他方が効果であると誤って仮定したときに発生する一般的な誤りです。
例1：喫煙&うつ病
逆因果関係の一般的なエラーの一つは、喫煙とうつ病を含みます。
ある観察研究では、研究者はより多くの喫煙者がより落ち込んでいる傾向があることを観察するかもしれません。 したがって、彼らは単純に喫煙がうつ病を引き起こすと仮定することができます。
しかし、研究者がこれを逆方向にしている可能性があり、実際にはうつ病は実際に人々が否定的な感情を緩和し、何らかの流れを吹き飛ばす方法と見ているため、人々を喫煙させる可能性があります。
例2：収入&幸福
逆因果関係のもう一つの一般的なエラーは、年収と報告された幸福レベルを含みます。
観察研究では、研究者は、より高い年収を稼ぐ人々はまた、生活の中で全体的に幸せであることを報告することができることを観察することができます。 したがって、彼らは単により高い収入がより多くの幸福につながると仮定するかもしれません。
しかし、現実には、自然に幸せな人は、より良い労働者になり、より高い収入を得る傾向があることは事実かもしれません。 したがって、研究者は実際に後方の関係を得ることができます。 高収入は、より多くの幸福を引き起こさない可能性があります。 より多くの幸福は、より高い収入の原因である可能性があります。
例3: 薬物使用&精神的幸福
逆因果関係の別の例には、薬物使用と精神的幸福が含まれます。
ある観察研究では、薬物を使用する人々も報告されている精神的健康のレベルが低い可能性があることを研究者が観察することがあります。 研究者は、薬物使用が精神的幸福を低下させると単純に仮定するかもしれません。
現実には、自然に幸福のレベルが低い人は薬物を使用する可能性が高く、薬物使用と精神的幸福の真の関係が逆転している可能性があります。
因果関係の判断
現象間の因果関係を評価する一つの方法は、ブラッドフォード-ヒル基準、1965年に英国の統計学者Sir Austin Bradford Hillによって提案された9つの基準のセットを使用することである。
9つの基準は次のとおりです。
1. 強さ：2つの変数間の関連性が大きいほど、それが因果関係である可能性が高くなります。
2. 一貫性: 異なる場所や異なるサンプルで異なる研究者によって観察された一貫した所見は、関連が因果関係である可能性を高めます。
3. 特異性：特定の部位および疾患に非常に特定の集団があり、他の可能性の高い説明がない場合、因果関係は可能性が高い。
4. 時間性：効果は原因の後に発生する必要があります。
5. 生物学的勾配：より大きな曝露は、一般的に効果のより大きな発生率につながるはずである。
6. 妥当性：原因と結果の間のもっともらしいメカニズムが役立ちます。
7. コヒーレンス：疫学的所見と検査所見との間のコヒーレンスは、効果の可能性を増加させる。
8. 実験：実験的証拠は、実験中に他の変数を制御することができるため、関係が因果関係である可能性を高めます。
9. 類推：観察された関連と他の関連との間の類推または類似点の使用は、因果関係が存在する可能性を高める可能性がある。
これらの9つの基準を使用することにより、2つの変数間の因果関係を正しく識別できる可能性を高めることができます。