我们在观察世界时，最常犯的错误之一，就是错误归因。
人们往往会因为乙事件发生在甲事件之后，而武断地认为乙事件就是由甲事件引起的。
例如孩子前天吃了冰淇淋，昨天咳嗽了，就认为昨天的咳嗽是前天的冰淇淋引起的。
然后昨晚喝了板蓝根，今天早上发现不咳嗽了，就认为是板蓝根治好了咳嗽。
实际上，冰淇淋与咳嗽之间，板蓝根与不再咳嗽之间，有可能有影响，也有可能没有影响，还需要进一步的分析才能得出结论。
在物理学、化学、生物学、经济学、社会学、国际政治学等需要分析因果关系的学科里面，我们会经常见到一句话：“在其他条件不变的情况下”。
这句话只要上过初中的都听过，但我们却基本上没有用在生活中。
“其他条件不变”是什么意思呢？就是说我们分析甲事件对乙事件的影响时，需要排除有没有其他因素的影响。
假如其他因素都没有变化，我们让甲事件重现一下，结果乙事件也跟着重现了，那么就可以推断是甲事件引发了乙事件。
在学术研究中，“控制其他条件不变”，是一个极其重要的操作要求。
在物理、化学、生物学实验中，相对还好做一点，但是如果是涉及到人群、社会的情况下，就很难了。
例如我们要研究传染病对经济和人均寿命的影响，总不能搞两个实验城市，其他条件都一样，只不过给其中一个城市弄出传染病，另一个城市不弄，看看最后两个城市的经济发展和人均寿命有什么变化吧？
要研究这样的问题，我们只能从世界已发生的事情中，寻找相应的案例来做统计分析。
一个方法是纵向对比。
就是同一个城市，没有发生传染病之前，各项数据是多少，发生传染病之后，这些数据变成了多少，这可以解释一部分。
当然，这也不是理想状态，因为总会有其他条件的变化，如世界政治变化、全国总体经济、技术的爆发式增长等等，只不过其他条件可能变化相对较小或较缓慢，而传染病的爆发是一个重大的突发事件，可以作为分析的主因。
另一个方法是横向对比。
找两个其他条件差不多（人均GDP、人口规模和结构、预期寿命、教育状况等）的城市，其中一个不幸爆发了传染病，另一个幸运地没有爆发，那么只要对比这两个城市的状况，就可以大体分析出传染病的影响。
在学术上，要找到一个好的研究案例，让其他条件都不变，只有某一个条件变化，是很难的。但是如果找到了，就是非常好的研究成果。
我见过两个很好的研究，一个是研究雾霾对人均预期寿命的影响。
作者是找了淮河边的两个城市，刚好是供暖的分界线，两个城市别的条件都差不多，主要的不同是淮北由于冬季供暖，雾霾相对严重，淮南没有冬季供暖，雾霾相对较轻。
所以我们可以认为，在这个“实验”中，除了集中供暖导致的雾霾变化外，其他条件不变（用经济学术语说，“控制了其他变量”），那么人均寿命的变化，可以大体上认为就是雾霾引起的。
另一个研究是关于男权社会对女性健康状态的影响。
作者巧妙地在云南泸沽湖附近的摩梭族找了12个村庄，村子的其他条件都差不多，不同的是，其中6个是父系社会，6个是母系社会。
我们可以认为“其他条件不变”，主要的不同就是父系或母系，对比的结果是，母系村庄的女性，健康水平显著地上升。
你看，这样的研究多有意思，研究结果多有说服力。但是这样的案例真的是可遇不可求，找到一个都是学者的幸运，或者学术敏感性、眼光太好。
如果找不到这样的好案例，就要用足够多的随机样本数，来对冲其他因素的影响。
大部分的统计分析，都是用这样的方法，但是这样也往往会存在一个问题，就是很多看似“随机”的样本，其实并不随机。
回到开头的例子：怎么确定是不是吃冰淇淋导致咳嗽，或喝板蓝根治好了咳嗽呢？我们也可以用纵向与横向两个办法来对比。
纵向：假设孩子在过去的几个月，有50天都吃了冰淇淋，但是其他49天都没有咳嗽，只有昨天咳嗽了，那么我们可以推断，吃冰淇淋与咳嗽没有关系。
横向：假设班上50个孩子都吃了冰淇淋，其他49个都没有咳嗽，只有1个咳嗽了，可以推断吃冰淇淋与咳嗽没有关系。当然横向的相对不那么精确，因为每个孩子的体质不同。所以最好是横向与纵向相结合。
板蓝根也是一样的道理，这其实就是医学上常用的对照组和双盲实验。
反过来，如果我们没有办法做“其他条件不变”的实验，那么在遇到问题时，其实可以这样想：除了这个条件变化以外，还有没有其他条件也变化了？这件事会不会就是因为其他条件变化才引起的？
例如，你的孩子上初中，喜欢上了言情小说，看了几本后，就暗恋上了班上的某个女孩，你怀疑言情小说对孩子起了不好的影响，诱导小孩早恋。
如何确认或排除这种怀疑呢？
其实你可以看一看有没有其他条件变化。
我就能找到一个：孩子的年龄变了，激素分泌变化了，使他进入了青春期，看言情小说和暗恋女生，更可能都是因为这个原因引起。
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