omvänd orsakssamband uppstår när du tror att X orsakar Y, men i verkligheten orsakar Y faktiskt X.
Detta är ett vanligt fel som många människor gör när de tittar på två fenomen och felaktigt antar att en är orsaken medan den andra är effekten.
exempel 1: rökning & Depression
ett vanligt fel i omvänd orsakssamband innebär rökning och depression.
i en observationsstudie kan forskare observera att personer som röker mer tenderar att vara mer deprimerade. Således kan de naivt anta att rökning orsakar depression.
det är dock möjligt att forskare får detta bakåt och i verkligheten får depression faktiskt människor att röka eftersom de ser det som ett sätt att lindra sina negativa känslor och blåsa av någon ström.
exempel 2: Inkomst & lycka
ett annat vanligt fel i omvänd orsakssamband innebär årlig inkomst och rapporterade lyckanivåer.
i en observationsstudie kan forskare observera att personer som tjänar högre årliga inkomster också kan rapportera att de är lyckligare övergripande i livet. Således kan de helt enkelt anta att högre inkomst leder till mer lycka.
men i verkligheten kan det vara sant att människor som är naturligt lyckligare tenderar att vara bättre arbetare och därmed tjäna högre inkomster. Således, forskare kan faktiskt få förhållandet bakåt. Högre inkomst kan inte orsaka mer lycka. Mer lycka kan vara orsaken till högre inkomst.
exempel 3: Droganvändning & Mental välbefinnande
ett annat exempel på omvänd orsakssamband innefattar droganvändning och mental välbefinnande.
i en observationsstudie kan forskare observera att personer som använder droger också kan ha lägre nivåer av rapporterat psykiskt välbefinnande. Forskare kan då naivt anta att narkotikamissbruk orsakar lägre mental välbefinnande.
i verkligheten kan det vara så att människor som naturligt har lägre nivåer av välbefinnande är mer benägna att använda droger, vilket innebär att det verkliga förhållandet mellan narkotikamissbruk och mental välbefinnande är omvänd.
bedömning av orsakssamband
ett sätt att bedöma orsakssambandet mellan fenomenet är att använda Bradford Hill-kriterierna, en uppsättning av nio kriterier som föreslagits av den engelska statistikern Sir Austin Bradford Hill 1965 som är utformade för att ge bevis på ett orsakssamband mellan två variabler.
de nio kriterierna är följande:
1. Styrka: ju större sambandet mellan två variabler, desto mer sannolikt är det orsakssamband.
2. Konsekvens: Konsekventa fynd som observerats av olika forskare på olika platser och med olika prover ökar chansen att en förening är kausal.
3. Specificitet: orsakssamband är troligt om det finns en mycket specifik population på en specifik plats och sjukdom utan någon annan sannolik förklaring.
4. Temporalitet: effekten måste inträffa efter orsaken.
5. Biologisk gradient: större exponering bör i allmänhet leda till större förekomst av effekten.
6. Plausibility: en plausibel mekanism mellan orsak och effekt är till hjälp.
7. Koherens: koherens mellan epidemiologiska och laboratoriefynd ökar sannolikheten för en effekt.
8. Experiment: experimentella bevis ökar chansen att ett förhållande är kausalt eftersom andra variabler kan kontrolleras under experiment.
9. Analogi: användningen av analogier eller likheter mellan den observerade föreningen och andra föreningar kan öka risken för att ett orsakssamband är närvarande.
genom att använda dessa nio kriterier kan du öka chansen att du korrekt kan identifiera ett orsak-och-effekt-förhållande mellan två variabler.