錯誤因果結論
錯誤因果結論在古早時候就發生過了，然而它經常會在統計材料中被提及，而它出現的時候，會用一堆令人信服的數字來做偽裝。這個謬誤就是：因為B跟著A發生，所以一定是A造成了B。我們舉一個例子：有兩個時鐘都百分之百精準。當A時鐘指向整點時，B時鐘就會敲鐘。是A時鐘造成B敲鐘嗎？
雖然這關聯確實存在、但是這種因果關係純屬猜測。有更多的相關性是由於碰巧而發生的。你可能碰巧蒐集到一些數據，可用來證明某件不大可能發生的事。其實只要樣本小一點，你就有可能想像得到的任何兩種特質或事件之間，找到相當程度的關聯。
在物理上，關係常常是一種百分之百的關聯，然而商業、社會或醫學領域的數據，就難得會有這樣明確的關係。但要牢記的是：即使一項關聯確實存在，而且也的確由因果關係造成，但是對單獨個案來說，這個關聯還是可能會完全不適用。
即便有數據和事實，你還是要對結論心存懷疑，因為數字與結論放在一起，不代表數字就可以支持這個結論。否則我們會讓統計以及一堆數字與小數點攪亂了因果關係，那麼這比迷信也沒有好到哪裡去。
你最好能對統計提出質疑，例如：
- 關聯有實質意義嗎？
- 樣本是否夠大，是否是內建偏差的樣本。
- 從原始數據推導到結論的過程當中，有沒有什麼地方被改掉了。
- 這有道理嗎？（過去至今的趨勢或許是事實，但是對將來趨勢做預測時，不過是有根據的猜測罷了）
在《投資最重要的3個問題》書中也有提到，投資上有很多迷思是在以前由某人杜撰出來（元月效應、某某變盤等），他們希望投資人頻繁交易好多賺些佣金。
有人或許會檢視歷史資料，然後創造出新的迷思。不論結果有多驚人，你不能根據一個巧合去下注。
最好的方式先行計算出關聯性有多高，因為有因果關係一定具有高關聯性，然後看你能不能用簡單的經濟學來證明因果關係（例如油價和航空股價的負相關）。若不能就把它當作錯誤因果結論吧。
但如果你可以證明有一定的規律，且有經濟上的道理，而別人都想不出來時，你就中大獎了。
結論
每當我看到媒體出現一些像酸雨指標、三級片指標、太陽黑子和王建民勝投與股市的關係時，都會讓我想起錯誤因果結論。
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