《獅頭人身、毒蘋果與變化球：因果大革命》：實事求「虛」在科學中竟然扮演了核心位置？

文：王一奇

序曲二：實事如何求「虛」

人們常常認為，獅頭實事科學是人身然扮一門實事求是的學問，然而，毒蘋推動因果大革命的果與果大革命科學家們，卻認可了反事實考量在科學中的變化重要性，並投入為反事實考量尋求證據的球因求虛工作中，實事求「虛」在科學中竟然扮演了核心位置。科學但「實」事如何求「虛」呢？我們如何能知道「早上公雞叫不是中竟置太陽升起的原因」呢？我們是否只是一廂情願的認為「早上公雞叫不是太陽升起的原因」呢？什麼樣的事實，可以成為「早上公雞叫不是演核太陽升起的原因」的證據呢？

這些問題顯然極難回答，甚至有些人認為，心位在科學中根本就不該問這些問題，獅頭實事但推動因果大革命的人身然扮科學家們，竟為我們找到了回答這些問題的毒蘋方向。

在上一章中提到，果與果大革命路易士的變化反事實因果理論，解決了從相關性到因果性的重要議題，然而無法解決反事實判斷的正確性來源問題。缺乏反事實判斷的正確性來源，將使得以反事實為基礎的因果關係，失去任何的客觀經驗基礎。在這個議題上，流行病學學者的方法論構想提供了一個一石二鳥的解決方案，揭開了另一個因果大革命的序曲。

從1970年代開始（約略與路易士關於因果關係的著作同時期），就實驗設計作為一個科學方法，心理學家及流行病學學者提出了「大解放宣言」：「對照組就是對實驗組的反事實估算」（據信最早的相關文獻為 Rubin 1974），這個大膽宣言在流行病學界引發很大的回響。

這個大膽的解放有了兩個立即的回報，一方面是實驗設計終於有了因果內涵，因而由實驗設計所得出的觀察結果可被用來進行因果推論；另一方面，這也是流行病學學者所沒料想到的，他們的大膽宣稱，竟提供了一個解決反事實考量正確性來源的絕妙手段。

對照組是最佳伙伴

流行病學的「大解放宣言」，具有多方面的不同意涵，不管是哪一個面向，都徹底改變了科學方法的內涵。讓我們回到本書一開始的例子，我們考慮經由對實驗組與對照組的觀察紀錄，進行因果關係的推論，從結果一及結果二推論出結果三。

• 結果一：在經由服用藥物X後，實驗組E三個月內的存活率為a。
• 結果二：對沒有服用藥物X的對照組C來說，三個月內的存活率為b。
• 結果三：藥物X對實驗組三個月內存活率的因果影響為（a–b）/b。

在討論這個因果推論的當時，我們關心實驗設計的意義，從詢問「為何需要對照組？」、「為何需要兩個組？」這兩個問題開始，而現在，我們很快速的試著用「大解放宣言」來回答這兩個問題（同時也就把「大解放宣言」擺在恰當的位置上）， 做法是藉由回應第1章中所提出的第一個疑惑。

在第一章中，我們提到結果三之中包含了一個未被定義的因果概念「因果影響」，使得這個推論究竟在推論什麼，變得難以理解。針對這個議題，我們回想第二章中的休姆反事實因果理論，因果關係內含一組觀察事實與反事實關係，因此，根據這個理論，以下的推論是有效成立的。

• 結果一：在經由服用藥物X後，實驗組E三個月內的存活率為a。
• 結果二*：對沒有服用藥物X的實驗組E來說，三個月內的存活率為b*。
• 結果三*：藥物X對實驗組三個月內存活率的因果影響為（a–b*）/b。

結果一是對實驗組的可觀察事實，而結果二* 是對實驗組的反事實關係（請注意結果二* 裡面談的是實驗組而不是對照組），結果二* 成立代表「如果實驗組E 沒有服用藥物X，則三個月的存活率為b*」成立，所以根據休姆反事實因果理論，我們可以推論出結果三*。

我們目前手上所掌握的可觀察現象是結果二，而不是結果二*，然而，根據「大解放宣言」，結果二就是被用來估算(estimate） 結果二*，也就是說b就是被用來估算b*，因此，從結果一及結果二兩組觀察數據推論到結果三這個因果結論，目標就是在模擬從觀察數據結果一，以及反事實考量結果二*，到結果三* 這個因果結論。

為何要有對照組？因為要模擬實驗組的反事實狀態。為何實驗設計要有兩組？因為有了兩組，我們有一個組可得到可觀察狀態，並由另一組得到反事實狀態的模擬，才可得到因果關係所需要的兩項資料。

在此或許值得再一次強調，「大解放宣言」的重要性，有賴於因果關係的反事實理論上（因而所有反事實因果理論的苦果，也都得一併承擔）。「大解放宣言」不過是宣稱某個觀察事實可以用來模擬某個反事實關係，而這個宣稱之所以會有任何的用途，依賴在對於反事實關係的運用上，其中之一是反事實因果考量。

在科學家的自我認同中，常聽到一個所謂「實事求是」的說法。實事求是這樣的說法，或許是要表達科學家對於可觀察現象的重視，以及任何理論都需要有可觀察的經驗基礎。然而，這部分的說法其實只是強調「實事」的部分，而並沒有明確的指向「求是」這個部分。

根據「大解放宣言」，在科學中最重要的方法，也就是由實驗組與對照組所構成的實驗設計，其實根本就不是實事求是，而是實事求「虛」，我們是在利用可觀察資料，來捕捉不存在的反事實關係，以用來捕捉觀察不到的因果關連的樣貌。

再論從相關性到因果性

從以上的因果推估觀點，比較三段論背後隱藏的是對反事實理論的運用，但是就第2章所強調的，休姆反事實因果理論並不直接因為利用反事實概念就可以區隔相關性與因果性，路易士為了做出這個區隔，而特地排拒了反事實的回溯式思考。在流行病學（及統計學）的文獻中，學者們並沒有直接回應（甚至關心）這個問題，所以我們在這個時間點先做點釐清的工作。

我們第一個應關心的問題，放在流行病學中的因果推估是否符合非回溯式的考量，因而符合路易士的因果影響力架構，可區隔相關性與因果性？答案是否定的，就對照組作為對反事實的因果推估，不關心回溯式與非回溯式的差別。

試想，當張三觀察的氣壓計讀數變化伴隨著天氣的變化（相對於實驗組），在因果推估的概念下，對於利用對照組來進行反事實狀態的推估（採用先前沒有讀數變化的觀測作為對照組），所推估出來的是氣壓計在讀數變化的情況下，造成天氣變化。所以，單純的利用反事實推估，比較三段論輕易的會得到錯誤的因果推論，因為在這裡比較三段論無法區隔相關性及因果性。

很顯然的，比較三段論無法利用非回溯式的反事實關係來得到因果性（因為比較三段論中利用對照組所進行的反事實考量，是一個源自對於對照組進行觀察而做出的考量，而不是針對特定事實進行反事實思考），我們得另覓它法。面對這樣的情況，我們得回到因果性的基本考量上，重新再出發。