Tương quan và nhân quả khác nhau thế nào? Ví dụ dễ hiểu

Tương quan nghĩa là hai thứ thay đổi cùng nhau; nhân quả nghĩa là thứ này trực tiếp gây ra thứ kia. Hai thứ đi cùng nhau chưa chắc có quan hệ nhân quả, vì có thể có một yếu tố thứ ba đứng sau cả hai. Cách đáng tin nhất để xác lập nhân quả là nghiên cứu có đối chứng, còn nghiên cứu quan sát cần được kết hợp với các bằng chứng khác (Australian Bureau of Statistics [ABS], 2023).

Tóm tắt nhanh:

• Tương quan chỉ cho biết hai đại lượng “đi cùng nhau”, không cho biết cái nào gây ra cái nào.
• Ba khả năng hay bị bỏ qua: yếu tố gây nhiễu, chiều ngược lại và sự trùng hợp.
• Khi đọc tin “X giúp Y”, hãy hỏi: đây là nghiên cứu quan sát hay thử nghiệm có đối chứng?

Tương quan và nhân quả là gì?

Tương quan là một thước đo thống kê cho biết hai biến liên hệ mạnh hay yếu và theo chiều nào. Hệ số tương quan r chạy từ +1 đến -1: số dương nghĩa là hai biến cùng tăng, số âm nghĩa là biến này tăng thì biến kia giảm, còn 0 nghĩa là không có liên hệ tuyến tính (ABS, 2023).

Nhân quả nghĩa là một sự kiện xảy ra là kết quả của sự kiện kia. Ví dụ của Cục Thống kê Úc: hút thuốc gây tăng nguy cơ ung thư phổi là nhân quả; hút thuốc đi kèm với nghiện rượu nhưng không gây ra nghiện rượu, đó chỉ là tương quan (ABS, 2023).

Vì sao hai thứ đi cùng nhau mà chưa chắc là nhân quả?

Vì ngoài khả năng “A gây ra B”, còn ít nhất ba cách giải thích khác.

• Yếu tố gây nhiễu (confounding): một yếu tố thứ ba liên quan với cả hai thứ đang xét, làm méo mối liên hệ giữa chúng (Catalogue of Bias Collaboration và cộng sự, 2018). Ví dụ của Cục Thống kê Úc: doanh số kem và doanh số kem chống nắng cùng tăng, nhưng nguyên nhân là mùa nóng, không phải kem làm người ta mua kem chống nắng (ABS, 2023).
• Chiều ngược lại: có khi B mới là nguyên nhân của A. Ví dụ minh họa: người đi bệnh viện nhiều lần trong năm thường ốm hơn người ít đi. Không ai kết luận đi bệnh viện làm người ta ốm; chính bệnh khiến họ phải đi viện.
• Trùng hợp: khi so sánh rất nhiều cặp số liệu, sẽ có những cặp tình cờ đi cùng nhau mà không có lý do nào. Xem thêm bài p-hacking là gì.

Yếu tố gây nhiễu làm sai lệch kết quả ra sao?

Nó có thể tạo ra một mối liên hệ không có thật, hoặc che mất một mối liên hệ có thật (Catalogue of Bias Collaboration và cộng sự, 2018). Danh mục Sai lệch (Catalogue of Bias) của Trung tâm Y học Thực chứng (CEBM) nêu ví dụ về thuốc hạ cholesterol statin và bệnh Parkinson:

• Sáu trong 10 nghiên cứu quan sát cho thấy statin có vẻ bảo vệ, với nguy cơ tương đối 0,75. Nói cách khác, nguy cơ thấp hơn khoảng 25%, vì 1 trừ 0,75 bằng 0,25.
• Sáu nghiên cứu này không hiệu chỉnh theo nồng độ cholesterol trong máu, vốn liên quan nghịch với nguy cơ Parkinson.
• Ở bốn nghiên cứu có hiệu chỉnh theo cholesterol, nguy cơ tương đối thành 1,04 và không có ý nghĩa thống kê. “Tác dụng bảo vệ” gần như biến mất.

Cholesterol ở đây là yếu tố gây nhiễu: nó liên quan với cả việc dùng statin lẫn nguy cơ bệnh. Cách phòng ngừa tốt nhất là phân nhóm ngẫu nhiên, ngoài ra có thể hiệu chỉnh thống kê theo các yếu tố gây nhiễu đã biết (Catalogue of Bias Collaboration và cộng sự, 2018). Về con số 0,75 hay 1,04, xem bài nguy cơ tương đối và tuyệt đối.

Có trường hợp nào tương quan “lật ngược” khi làm thử nghiệm không?

Có, và ví dụ beta-carotene là bài học kinh điển. Trước đây, các bằng chứng dịch tễ học cho thấy người có mức vitamin cao hơn và ăn nhiều rau hơn có nguy cơ ung thư thấp hơn. Thử nghiệm ATBC đã kiểm tra giả thuyết này (National Cancer Institute, n.d.):

• 29.133 nam giới hút thuốc, 50 đến 69 tuổi, ở Phần Lan, được phân ngẫu nhiên vào nhóm dùng alpha-tocopherol (vitamin E), beta-carotene, cả hai, hoặc giả dược.
• Sau 5 đến 8 năm, nhóm dùng beta-carotene có tỷ lệ mắc ung thư phổi cao hơn 18% và tử vong chung cao hơn 8%.

“Người ăn nhiều rau ít ung thư” không đồng nghĩa với “uống viên beta-carotene sẽ ngừa ung thư”.

Tin tức hay biến tương quan thành nhân quả như thế nào?

Qua cách dùng chữ: nghiên cứu viết “có liên quan đến”, bản tin viết “giúp”, “gây ra”. Sumner và cộng sự (2014) phân tích 462 thông cáo báo chíThông cáo báo chí (Press release)Thông cáo báo chí là văn bản một tổ chức soạn sẵn theo lối viết tin và gửi cho nhà báo để thông báo một sự kiện hay kết quả nghiên cứu, có trích dẫn phát ngôn và thông tin liên hệ để phóng viên tìm hiểu thêm.Xem giải thích đầy đủ → về y sinh và sức khỏe do 20 trường đại học ở Anh phát hành năm 2011:

• 33% thông cáo đã đưa ra tuyên bố nhân quả từ nghiên cứu tương quan.
• Khi thông cáo phóng đại kiểu này, 81% bản tin cũng phóng đại theo; khi thông cáo không phóng đại, con số chỉ là 18%.

Một tổng quan khác xét 50 nghiên cứu được chia sẻ nhiều nhất trên mạng xã hội năm 2015 và 64 bài báo đưa tin về chúng. 44% bài báo dùng ngôn ngữ nhân quả mạnh, so với 20% ở chính các bài khoa học; trong khi chỉ 3 trên 50 nghiên cứu (6%) được đánh giá có sức mạnh suy luận nhân quả cao hoặc rất cao (Haber và cộng sự, 2018). Vì sao tin khoa học hay bị đẩy quá tay như vậy, bạn có thể đọc tiếp bài vì sao tin “nghiên cứu mới cho thấy” hay bị thổi phồng.

Làm sao tự kiểm tra khi đọc tin “X giúp Y”?

Hãy dừng lại với năm câu hỏi:

• Đây là nghiên cứu quan sát (theo dõi người ta tự làm gì) hay thử nghiệm có đối chứng (nhà nghiên cứu phân nhóm ngẫu nhiên)?
• Có yếu tố thứ ba nào đứng sau cả X lẫn Y không, như tuổi, thu nhập, hút thuốc?
• Có thể nào Y mới là nguyên nhân của X?
• Bài gốc dùng chữ “liên quan” hay “gây ra”? Bản tin có giữ nguyên không?
• Kết quả đã được nhiều nghiên cứu khác xác nhận chưa? Bài một nghiên cứu mới có đủ để kết luận không bàn kỹ câu hỏi này.

Xem thêm chuyên đề Kiểm chứng thông tin khoa học và bài cách đọc biểu đồ trên mạng để không bị đánh lừa.

Câu hỏi thường gặp

Nghiên cứu quan sát có vô dụng không?

Không. Nhiều câu hỏi không thể làm thử nghiệm vì lý do đạo đức; nghiên cứu quan sát vẫn cho thông tin quan trọng, được kết hợp với bằng chứng khác để đánh giá nhân quả (ABS, 2023).

Hệ số tương quan bằng 0 có nghĩa là hai thứ không liên quan?

Chưa chắc. Hệ số tương quan chủ yếu đo quan hệ tuyến tính, nên một quan hệ có thật nhưng không theo đường thẳng vẫn có thể cho r gần 0 (ABS, 2023).

Thử nghiệm ngẫu nhiên có loại bỏ hoàn toàn yếu tố gây nhiễu không?

Phân nhóm ngẫu nhiên là cách bảo vệ tốt nhất, nhưng vẫn có thể có mất cân bằng do tình cờ (Catalogue of Bias Collaboration và cộng sự, 2018).

Điều gì nên nhớ?

Tương quan là điểm khởi đầu để đặt câu hỏi, chưa phải câu trả lời. Khi thấy hai thứ đi cùng nhau, hãy nghĩ tới yếu tố thứ ba, chiều ngược lại và sự trùng hợp, rồi xem đã có thử nghiệm có đối chứng chưa. Thói quen này giúp tránh nhiều lời khuyên sức khỏe “nghe có lý” nhưng chưa được chứng minh.

Bài viết mang tính thông tin, không thay thế tư vấn y khoa cho từng cá nhân.

Đôi lời giới thiệu

Bài viết này được tổng hợp bởi Nguyễn Hoàng Anh Khoa (Dy Khoa), giảng viên Khoa Quan hệ công chúng và Truyền thông, Trường Đại học Văn Lang, và là người tốt nghiệp Thạc sĩ Truyền thông Khoa họcTruyền thông khoa học (Science communication)Truyền thông khoa học là việc dùng kỹ năng, phương tiện, hoạt động và đối thoại phù hợp để tạo ra ở người nghe một hoặc nhiều phản hồi với khoa học: nhận biết, thích thú, quan tâm, hình thành quan điểm và hiểu biết.Xem giải thích đầy đủ → và Thu hút Công chúngThu hút công chúng (Public engagement)Thu hút công chúng là những cách thức để hoạt động và lợi ích của giáo dục đại học, nghiên cứu được chia sẻ với công chúng; theo NCCPE, đây là quá trình hai chiều, có tương tác và lắng nghe, nhằm tạo lợi ích cho cả hai bên.Xem giải thích đầy đủ → (Science Communication and Public Engagement) tại Universiti Malaya (UM), Malaysia. Đây là lĩnh vực chuyên môn cốt lõi mà anh được đào tạo bài bản và tiếp tục theo đuổi trong nghiên cứu, giảng dạy và thực hành nghề nghiệp.

Nếu bạn thấy bài viết có sai sót hoặc muốn góp ý, vui lòng gửi email về [email protected].