演化學專家如是說
相關不等同因果
下結論時要謹慎😌
【不管樣本再多，也不能直接用相關推斷因果】
最近幾年，英國的人類醫學資料庫「UK Biobank」，已經蒐集超過 50 萬人的遺傳健康資訊。如此龐大的資料庫，成為研究者的寶庫，去年超過 250 篇論文取材於此。
《米田堡讓阿美族運動一級棒？遺傳影響表現，莫過度解讀》
http://neanderthaldna.pixnet.net/blog/post/218235750
本期的 Science，特別用 2 篇文章介紹 UK Biobank 的發展與貢獻，各位有興趣的話可以自己閱讀。有些研究我有寫過，像是尼安德塔人對現代人的影響，造成紅髮的基因等等。
至今一路成功的 UK Biobank，可想而知，受到的吹捧會愈來愈多，台灣的商業周刊遲早也會加入。然而，即使生醫資料庫前所未見的龐大，而且愈長愈大，這類研究的限制仍不會變。
一句老話：
「相關不等於因果（correlation does not imply causation）」。
不管樣本數是多是少，這類研究的策略，都是去比較不同樣本間的遺傳差異，試圖抓到某特徵與遺傳之間的關係。
常常可以發現，兩件事之間有「相關性」，但是看似有關，不等於兩者間就是因果關係；即使有因果關係，也不見得有很強的關係，對於想探討的問題，未必有太大意義。（例如最近那個研究：尼尼基因影響智人腦袋形狀）
我們常常聽到，做研究要「客觀」，但是這樣講很容易讓人誤會。從選擇題材、設計實驗、選擇分析方法，到詮釋結果，當中其實充滿惹主觀的選擇。
所謂客觀，意思常常其實是：「不要主觀把看不順眼的結果變不見」。
《偽陽性誤判太多，調降p值門檻就好？》
http://neanderthaldna.pixnet.net/blog/post/218765658
即使是看似事前不需要假說的相關性研究，先做再看看偵測到什麼，也都需要研究設計，更別提最後的詮釋與應用。
舉個例子，研究「一群人的出生日期，與喜歡喝茶有沒有關係？」，得到的結果是沒有。但是再把這一群人，按照月份拆成 12 組，搞不好有幾組就會變成有關惹。（我真的不是刻意要講星座 XD）
這就是相關性研究的陷阱，遺憾的是，許多陷阱不是這麼容易能看出來。
好吧，你說誤判是因為樣本不夠多，那就再舉個例子。我們來尋找，「法國與北韓國民的收入，與遺傳的關係？」
有資料都可以算，算法也超級客觀，然後你一定可以找到一大堆「北韓窮鬼基因」。以此衍生解釋，去看高雄人的基因組，一定也配備不少北韓窮鬼基因，難怪高雄又老又窮，不能發大財。
可笑嗎？某些相關性研究，包裝的頭頭是道，說白惹，本質上就是這麼可笑。
樣本變多，只是能降低誤判的機率，但是要避免無所不在的各種陷阱，還是要靠觀念、知識、訓練、腦袋呀。
最近 北歐心科學 NordicHearts 也寫到這個議題：
https://www.facebook.com/…/a.15870224748…/2236437949932194/…
2 篇 Science 介紹 UK Biobank 的文章：
《Huge trove of British biodata is unlocking secrets of depression, sexual orientation, and more》：
http://www.sciencemag.org/…/huge-trove-british-biodata-unlo…
《Genetic data on half a million Brits reveal ongoing evolution and Neanderthal legacy》
http://www.sciencemag.org/…/genetic-data-half-million-brits…
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