基思·斯坦诺维奇：这才是心理学（五）(11)

    涉及选择效应的一个重要的现实健康问题就是饮酒对健康的影响。大量的研究发现，中度饮酒者比频繁饮酒者和不饮酒者更加健康（Rabin, 2009）。我们知道了选择效应，不论你我都不会去劝诱戒酒者如果他们少喝点酒就会改善健康状况。这是因为自主去选择喝酒的人会控制他们的饮酒量。就像拉宾（2009）解释的，已经发现中度饮酒者对他们做的任何事情都是适度的。他们适度锻炼、适度进食。他们倾向于做许多正确的事情。所以我们当然不知道导致了积极的健康后果的是适度饮酒本身，还是其他健康的适度特征（锻炼水平、节食，等等）。由于选择效应，我们不能说适度饮酒本身就是原因。
    总之，这一章提供给读者的规则很简单：提防选择性偏差的发生；当只有相关时，应避免因果推论。不可否认，复杂的相关数据里确实存在着有限的因果关系。同样不可否认的是，相关的证据有助于证明假设的聚合效度（见第8章）。然而对于心理学知识的消费者来说，宁可站在怀疑的角度，也不要被那些错误地暗示了因果关系的相关所蒙蔽。
    小结
    本章的主旨是想传达这样一个理念：两个变量之间仅仅存在相关，并不能保证一个变量的变化就会导致另一个的变化，关键就在于相关并不意味着因果关系；在第三变量问题里，两个变量之间的相关并不意味着它们之间存在直接因果路径，因为相关的产生可能是由于这两个变量或许都与未被测量的第三变量有关。事实上，如果潜在的第三变量也经过了测量，就可以用相关统计，如偏相关（第8章将会讨论）来评估第三变量是否决定了这种关系；让相关统计的解释变得困难的另外一个原因就是方向性问题。实际上，如果两个变量有直接的因果关系，因果关系的方向是不能根据相关来判断的。
    在行为科学中，选择性偏差是造成诸多虚假相关的罪魁祸首。事实上，人们在一定程度上选择他们的环境，并人为创造了行为特性和环境变量之间的相关。正如戈德伯格的例子所阐述的那样（在接下来的两章中，我们将会进一步讨论），确保选择性偏差不会捣乱的唯一方法，就是在操纵所有变量的情况下进行真正的实验。