Błąd post hoc: przykłady i wyjaśnienie, dlaczego „po tym” nie znaczy „przez to”

Rangi kieruje pracą niewielkiego sklepu rowerowego w Wellington. Na początku września właścicielka, Bettina, zapłaciła projektantowi za przebudowę strony internetowej sklepu. Pod koniec października sprzedaż była o niemal jedną trzecią wyższa niż we wrześniu. Bettina nie kryła radości. „Najlepiej wydane pieniądze. To dzięki nowej stronie”.

Rangi chciałby się z nią zgodzić. Polubił projektanta, a strona rzeczywiście wygląda dobrze. Pamięta jednak, co co roku dzieje się w Nowej Zelandii na przełomie września i października: dni stają się dłuższe, deszcz pada rzadziej, a ludzie wyciągają rowery z garaży. Otwiera raport sprzedaży z poprzedniego roku. Wtedy październik też był lepszy od września, choć sklep miał jeszcze starą stronę.

Najpierw pojawiła się nowa strona, potem wzrosła sprzedaż. Tylko tyle Bettina wie na pewno. Uznanie, że coś wydarzyło się „przez to”, że nastąpiło „po tym”, to błąd post hoc, jedna z najbardziej naturalnych pułapek myślenia. W tym artykule wyjaśniamy, na czym polega, dlaczego brzmi przekonująco, czym różni się od mylenia korelacji z przyczynowością i jakie pięć pytań pomaga sprawdzić, czy jedno zdarzenie naprawdę spowodowało drugie.

Czym jest błąd post hoc?

Błąd post hoc polega na uznaniu, że jedno zdarzenie spowodowało drugie tylko dlatego, że wystąpiło wcześniej. Pełna łacińska nazwa, post hoc ergo propter hoc, oznacza „po tym, a więc z powodu tego”.

To rozumowanie ma dwa kroki:

1. Wydarzyło się A, a potem B.
2. A więc A spowodowało B.

Pierwszy krok stwierdza fakt. Drugi przedstawia przypuszczenie jako wniosek. Przyczyna musi poprzedzać skutek, ale sama kolejność zdarzeń nie wystarcza, by dowieść związku przyczynowego.

Internet Encyclopedia of Philosophy zalicza post hoc do rodziny błędów określanych jako fałszywa przyczyna. Należą do niej także trzy pokrewne pomyłki: cum hoc (uznawanie współwystępowania za związek przyczynowy), odwrócenie przyczyny i skutku oraz błąd regresji. Wszystkie omówimy poniżej. Post hoc zajmuje też pozycję 15 w naszym przewodniku po błędach logicznych, zaraz przed myleniem korelacji z przyczynowością. Tutaj przyjrzymy mu się dokładniej, bo najtrudniejsza nie jest definicja. Trudniej odróżnić prawdziwą przyczynę od zbiegu okoliczności.

Przykłady błędu post hoc

Większość tych stwierdzeń pewnie znasz. Być może niektóre zdarzyło Ci się wypowiedzieć.

Każdy wniosek w tabeli może być prawdziwy. Błąd post hoc nie oznacza, że wskazana przyczyna na pewno jest fałszywa. Oznacza, że sama kolejność zdarzeń jeszcze jej nie potwierdza.

Dlaczego „stało się po tym” brzmi jak dowód?

Skoro błąd jest tak prosty, dlaczego tak łatwo go popełnić?

Odruchowo szukamy przyczyn. Dostrzeganie, że po jednym zdarzeniu następuje drugie, pomaga nam się uczyć, na przykład że ciemne chmury mogą zapowiadać deszcz. Ufamy więc tej intuicji nawet wtedy, gdy nas zwodzi.

Pamiętamy trafienia. Kiedy „szczęśliwa” koszulka zadziała, zwycięstwo wydaje się znaczące. Gdy nie zadziała, wzruszasz ramionami i zapominasz. W tle pracuje efekt potwierdzenia: liczą się przypadki pasujące do historii, a pozostałe umykają uwadze.

Zwykle nie widzimy, co wydarzyłoby się i tak. Wziąłeś cynk, więc nie dowiesz się, jak przebiegałoby przeziębienie bez niego. Brakuje Ci porównania, a znana historia wypełnia tę lukę.

Pomyłka instruktora pilotażu

Jeden z najbardziej znanych przykładów opisał Daniel Kahneman. W książce Pułapki myślenia przywołał instruktora z izraelskich sił powietrznych, który nie zgadzał się z nim w kwestii pochwał. Instruktor twierdził, że gdy chwalił kadeta za świetny manewr, następna próba zwykle wypadała gorzej. Gdy za kiepski manewr na niego krzyczał, kolejna próba była zazwyczaj lepsza. Uznał więc, że krzyk działa, a pochwały nie.

Kahneman zwrócił uwagę, że instruktor prawidłowo zauważył wzorzec, ale błędnie go wyjaśnił. Wyjątkowo dobry manewr jest po części dziełem szczęścia, więc kolejny zwykle wypada bliżej przeciętnej, niezależnie od słów instruktora. Po wyjątkowo słabym manewrze z tego samego powodu często następuje lepszy. To regresja do średniej: sprawia, że dowolna reakcja na skrajny wynik wygląda na skuteczną. Krzyk poprzedził poprawę, ale poprawa prawdopodobnie nastąpiłaby i bez niego.

W tę samą pułapkę wpadają osoby, które podejmują działania w najgorszym momencie, na przykład klub zwalniający trenera po fatalnym sezonie. Wyniki często później się poprawiają, a zasługę przypisuje się zmianie.

Post hoc a korelacja i przyczynowość

Te pojęcia są ze sobą powiązane i często używa się ich zamiennie. Warto jednak rozróżnić, co oznacza każde z nich.

Przykład odwrócenia przyczyny i skutku zaczerpnęliśmy z Internet Encyclopedia of Philosophy. Przypadkowa zbieżność też ma znaną ilustrację: Tyler Vigen, który pod koniec studiów prawniczych zbierał osobliwe zestawienia danych, odkrył, że przez mniej więcej dekadę roczna liczba filmów z Nicolasem Cage'em zmieniała się podobnie jak liczba utonięć w basenach w USA. Nikt nie uważa, że jedno spowodowało drugie. Przy odpowiednio dużej ilości danych niektóre wykresy będą do siebie pasować przez czysty przypadek.

Krótko mówiąc: post hoc dotyczy kolejności zdarzeń, korelacja ich współwystępowania, a w obu przypadkach łatwo pomylić wzorzec z przyczyną. Pomaga to samo pytanie: co jeszcze mogłoby to wyjaśnić?

Kiedy „po tym” naprawdę jest wskazówką?

W wielu wyjaśnieniach pomija się ważny szczegół: kolejność zdarzeń i korelacja są przesłankami. Internet Encyclopedia of Philosophy mówi o tym wprost. Błąd polega na pochopnym wyciągnięciu wniosku o przyczynowości, a nie na samym uwzględnieniu wzorca. Gdybyśmy odrzucali każde spostrzeżenie, że „B nastąpiło po A”, nie moglibyśmy uczyć się z doświadczenia.

W 1965 roku angielski statystyk Austin Bradford Hill wygłosił wykład opublikowany później w Proceedings of the Royal Society of Medicine pod tytułem „The Environment and Disease: Association or Causation?”. Epidemiolodzy dyskutują o nim do dziś. Hill przedstawił dziewięć punktów widzenia pomocnych w ocenie, czy związek może być przyczynowy. Należą do nich:

• Siła związku: duży efekt trudniej wyjaśnić innymi czynnikami niż niewielki.
• Powtarzalność: wzorzec pojawia się u różnych osób, w różnych miejscach i badaniach.
• Następstwo czasowe: przyczyna poprzedza skutek. To jedyna rzecz, którą rozumowanie post hoc ujmuje prawidłowo.
• Zależność od dawki: większe natężenie przyczyny wiąże się z większym efektem.
• Wiarygodność mechanizmu: istnieje przekonujące wyjaśnienie, jak przyczyna miałaby wywoływać skutek.
• Eksperyment: celowa zmiana domniemanej przyczyny zmienia skutek.

Hill podkreślał, że żaden z tych punktów nie jest niezbędny i żaden samodzielnie nie dowodzi związku przyczynowego. Pomagają ważyć dowody, ale nie są listą, której odhaczenie rozstrzyga sprawę.

Przestroga z historii medycyny

Od lat 80. wiele badań obserwacyjnych wskazywało, że kobiety stosujące terapię hormonalną po menopauzie rzadziej chorują na serce. Upowszechniło się przekonanie, że terapia chroni serce. W 2002 roku część Women's Health Initiative, dużego badania z randomizacją prowadzonego w USA, zakończono przed czasem. U kobiet przyjmujących estrogen i progestagen ryzyko raka piersi, chorób serca, udaru i zakrzepów było wyższe, a nie niższe.

W przeglądzie z 2008 roku epidemiolog Jacques Rossouw wskazał jeden z powodów, dla których wcześniejsze badania wprowadzały w błąd: kobiety decydujące się na terapię hormonalną były zdrowsze już na początku. Lepszy stan zdrowia współwystępował z leczeniem, lecz nie był jego skutkiem. Ten czynnik zakłócający przez lata zwodził nawet starannych badaczy. (Badania nad terapią hormonalną trwają nadal. To przykład dotyczący oceny dowodów, nie porada medyczna.)

Pięć pytań, które sprawdzą twierdzenie o przyczynie

Gdy ktoś, także Ty, mówi, że A spowodowało B, zadaj te pytania.

1. Czy B wydarzyłoby się i tak?

To najważniejsze pytanie. Przeziębienia mijają, pory roku się zmieniają, a po słabym okresie wyniki często się poprawiają. Zastanów się, jak potoczyłyby się sprawy bez A. Rangi zapytał po prostu: jak wyglądał październik w poprzednim roku?

2. Co jeszcze zmieniło się w tym samym czasie?

Potencjalne przyczyny rzadko występują pojedynczo. Nowa strona, nowa pora roku, wyprzedaż u konkurencji, lokalne wydarzenie rowerowe. Wypisz wszystkie zmiany, które zaszły w podobnym czasie, i zapytaj, dlaczego to właśnie A ma być przyczyną.

3. Czy kierunek zależności mógł być odwrotny albo czy istnieje wspólna przyczyna?

Może to B spowodowało A. A może za oboma stoi trzeci czynnik. Zdrowsze kobiety decydowały się na terapię hormonalną. Gorące lato sprzyja zarówno jedzeniu lodów, jak i pływaniu.

4. Czy to się powtarza i czy więcej A oznacza więcej B?

Jedna sekwencja zdarzeń tworzy historię. Powtarzający się wzorzec jest już przesłanką. Jeśli A jest przyczyną, większe natężenie A powinno zwykle wiązać się z większym B, a usunięcie A powinno osłabić B. Jeśli „szczęśliwa koszulka” działa, powinna pomagać przez cały sezon, nie tylko w jednym pamiętnym meczu.

5. Czy masz z czym porównać wynik?

Najlepsze dowody pozwalają porównać grupę, w której wystąpiło A, z podobną grupą bez A. Dlatego w medycynie tak ważne są badania z randomizacją. Na co dzień punktem odniesienia może być poprzedni rok, podobny sklep albo wypróbowanie obu rozwiązań.

Przykład krok po kroku: strona sklepu Rangiego

Rangi nie powiedział Bettinie, że się myli. Pokazał jej wyniki z poprzedniego roku i zaproponował, by wspólnie odpowiedzieli na pięć pytań.

Najciekawszy okazał się ostatni wiersz. Sprzedaż stacjonarna wzrosła mniej więcej tak samo jak rok wcześniej. Liczba zamówień online niemal się podwoiła. Nowa strona prawdopodobnie więc pomogła, przede wszystkim w sprzedaży internetowej, a za większość pozostałego wzrostu odpowiadała wiosna.

To lepsza odpowiedź niż „wszystko dzięki stronie” lub „strona nic nie dała”. Pomogła też Bettinie zdecydować, w co inwestować dalej.

Jak reagować na błąd post hoc?

„To błąd post hoc!” może być prawdą, ale rzadko pomaga w rozmowie. Lepiej zadawać pytania, dzięki którym rozmówca sam dostrzeże lukę w rozumowaniu. Na tym opiera się metoda sokratejska.

Prosty schemat to: uznaj kolejność zdarzeń, zapytaj o inne wyjaśnienia, zaproponuj sprawdzenie.

1. Uznaj kolejność zdarzeń. „Tak, po uruchomieniu strony sprzedaż wzrosła”.
2. Zapytaj o inne wyjaśnienia. „Co jeszcze działo się w październiku?”.
3. Zaproponuj sprawdzenie. „Może porównamy wyniki z poprzednim październikiem?”.

Oto jak może to brzmieć w codziennych sytuacjach.

Jeśli piszesz odpowiedź w debacie lub rozprawce, nasz poradnik o pisaniu polemiki pokazuje, jak podważyć twierdzenie o przyczynie: kwestionować związek między dowodami a wnioskiem, zamiast odrzucać same dowody.

Jak zauważyć ten błąd we własnym myśleniu?

Najłatwiej popełnić go wtedy, gdy dana historia stawia Cię w dobrym świetle albo bardzo zależy Ci, by coś zadziałało.

• Mów „po”, zamiast „dzięki”. „Sprzedaż wzrosła po uruchomieniu strony” to opis faktu. „Sprzedaż wzrosła dzięki stronie” wymaga dodatkowych dowodów.
• Zachowaj szczególną ostrożność po skrajnych wynikach. Po najlepszym lub najgorszym miesiącu kolejny często będzie bliższy przeciętnej, niezależnie od Twoich działań.
• Licz także niepowodzenia. Jeśli wierzysz, że coś działa, zapisuj każdą próbę, nie tylko udane. Nasz przewodnik po pochopnym uogólnianiu wyjaśnia, dlaczego kilka zapadających w pamięć przypadków nie wystarcza do sformułowania reguły, a artykuł o błędzie przeżywalności pokazuje, dlaczego przypadki, których nie widzisz, są równie ważne.

Jak ćwiczyć rozpoznawanie błędu post hoc z AI?

Trudno dostrzec post hoc we własnej historii, gdy już wierzysz w jej wyjaśnienie. Debata pomaga, bo ktoś ma za zadanie poszukać innych możliwości. W Debatly kilka modeli AI i postaci przez kilka rund przedstawia różne stanowiska wobec Twojego pytania. Możesz włączyć się w dowolnym momencie, a sędzia wydaje werdykt z uzasadnieniem.

• Poddaj domniemaną przyczynę próbie. Wpisz swoje twierdzenie jako pytanie w pokoju debat, na przykład: „Czy nasza nowa strona spowodowała wzrost sprzedaży?”. Jedna strona będzie bronić tego wyjaśnienia, druga poszuka alternatyw.
• Poproś sceptyka o inne scenariusze. Niech Viktor, sceptyk, po każdym twierdzeniu o przyczynie pyta: „Co wydarzyłoby się i tak?”. To jedno pytanie pozwala obnażyć większość historii post hoc w rundę lub dwie.
• Zestaw modele ze sobą. W trybie model kontra model różne modele AI bronią przeciwnych stanowisk. Dzięki temu wyjaśnienie preferowane przez jeden model nie będzie jedynym, które usłyszysz.
• Przeczytaj uzasadnienie sędziego. Sędzia Alex wyjaśnia, które argumenty przeważyły w rundzie. Jeśli jakiś punkt wygrał wyłącznie dzięki kolejności zdarzeń, sprawdź go za pomocą pięciu pytań.

Kiedy Rangi zadał pytanie o stronę sklepu, strona kwestionująca jej wpływ już w pierwszej odpowiedzi wskazała porę roku. Następnie poprosiła o osobne dane dotyczące sprzedaży online i stacjonarnej. To rozróżnienie pomogło rozstrzygnąć sprawę.

Ważne ograniczenie

Modele AI potrafią wskazać możliwe czynniki zakłócające, ale nie widzą Twoich danych sprzedażowych, pogody w Twojej okolicy ani kalendarza miejskich wydarzeń. Same też mogą popełnić błąd post hoc, snując płynną opowieść o przyczynach na podstawie zwykłej sekwencji zdarzeń. Wiele z nich skłania się ku wyjaśnieniu, które zdajesz się preferować (zobacz, dlaczego AI się z Tobą zgadza). Wykorzystaj debatę do znalezienia alternatywnych wyjaśnień, a potem sprawdź je w swoich danych.

Zapytaj, co wydarzyłoby się i tak

Błąd post hoc jest tak trwały, bo zapamiętujemy kolejność zdarzeń, a nie widzimy alternatywnych scenariuszy. Pomaga jedno pytanie: co wydarzyłoby się bez domniemanej przyczyny? Jeśli uczciwa odpowiedź brzmi „prawdopodobnie to samo”, związek przyczynowy nie został jeszcze wykazany.

W tym tygodniu wybierz jedną rzecz, która Twoim zdaniem „zadziałała”: nawyk, narzędzie albo zmianę w pracy. Sprawdź ją za pomocą pięciu pytań. Jeśli odpowiedź ma znaczenie, rozpocznij debatę w Debatly i pozwól sceptykowi poszukać innych wyjaśnień. Spróbuj. Plany znajdziesz na stronie cennika.