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Errore di pari livello: Post Hoc, Ergo Propter Hoc

Citazione…

Esistono correlazioni quasi perfette tra il tasso di mortalità a Hyderabad, in India, dal 1911 al 1919, e le variazioni nell’appartenenza all’Associazione Internazionale dei Macchinisti durante il stesso periodo. Nessuno crede seriamente che ci sia qualcosa di più di una coincidenza in quel fatto strano e insignificante.2

… Unquote

Esempio:

Supponendo che il benessere causi povertà infantile, cita uno studio che mostra che “gli aumenti più elevati del tasso di povertà infantile negli ultimi anni si sono verificati negli stati che pagano le prestazioni sociali più elevate. Gli aumenti più bassi – o diminuzioni effettive – della povertà infantile si sono verificati in stati che limitano il livello dei pagamenti AFDC. “3

Contesto

Controesempio:

Più grande è il numero di scarpe di un bambino, migliore è la calligrafia del bambino.
Pertanto, avere i piedi grandi rende più facile scrivere.

Esposizione:

Cum Hoc è l’errore commesso quando si salta a una conclusione sulla causalità basata su una correlazione tra due eventi, o tipi di eventi, che si verificano simultaneamente.4

Esposizione:

La semplice correlazione tra due variabili non è sufficiente per concludere razionalmente che l’una causa l’altra. Per evitare di commettere l’errore di Cum Hoc, escludi altre possibili spiegazioni per la correlazione:

1. Coincidenza: la tradizione statistica è piena di esempi di correlazioni casuali, ad esempio vedi la citazione-Unquote, sopra.
2. Causa confondente: si verifica quando un terzo evento o tipo di evento causa la correlazione. Ad esempio, considera il controesempio sopra: le dimensioni delle scarpe dei bambini saranno positivamente correlate con molti cambiamenti dello sviluppo, perché sono gli effetti comuni della crescita. Man mano che i bambini crescono, crescono anche i loro piedi e le loro la scrittura a mano migliora e si sviluppano in molti altri modi. Quindi, la crescita è la causa comune sia dell’aumento del numero di scarpe che della migliore scrittura a mano nei bambini.
3. Causa inversa: questo accade quando il presunto effetto è la causa reale e viceversa. Supponiamo, ad esempio, che le statistiche mostrino una correlazione positiva tra possesso di armi e crimine violento, vale a dire, maggiore è il numero di armi possedute, maggiore è il tasso di criminalità violenta. Sarebbe allettante saltare alla conclusione che il possesso di armi sia causa crimine violento, ma la relazione causale potrebbe essere esattamente l’opposto. Alti tassi di criminalità violenta possono indurre i cittadini timorosi ad acquistare armi per proteggersi.

   Questo tipo di errore distingue Cum Hoc dal suo grande fratello Post Hoc ― vedi l’errore dei fratelli, sopra. In un errore Post Hoc, la presunta causa precede temporalmente il presunto effetto, quindi non c’è possibilità che la relazione causale sia l’opposto.

Contesto dell’esempio:

Bauer utilizza studi statistici speciosi per screditare il sistema di welfare. Ma questo studio di due sociologi della Ohio State University ha trascurato il fatto che il reddito mediano è diminuito o è rimasto invariato nei dieci stati in cui i costi del welfare e la povertà infantile sono aumentati, mentre il reddito è aumentato sostanzialmente in nove dei dieci stati in cui i pagamenti del welfare e la povertà hanno mostrato il minor aumento . I dati hanno mostrato che il declino economico ha causato un aumento sia del benessere che della povertà infantile.

Note:

1. Traduzione: “Con questo, quindi a causa di questo “, latino.
2. David Hackett Fischer, Historians” Fallacies: Toward a Logic of Historical Thought (Harper & Row, 1970), pp. 167 -169.
3. John B. Judis, “The Mouse That Roars”, The New Republic, 8/3/1987, p. 25.
4. Pochi scrittori di errori si preoccupano di distinguere tra gli errori Cum Hoc e Post Hoc, con la maggior parte che preferisce quest’ultimo. Per eccezioni, vedere Fallacie degli storici di Fischer ― vedere la nota 2, sopra ― e How to Win Every Argument: The Use and Abuse of Logic di Madsen Pirie ( 2013).