你感冒了,吃了一周的感冒药,然后好了。药有用吗?
问题在于:普通感冒就算不吃药,一周左右通常也会好。要判断药的作用,得比较的不是“吃药前”和“吃药后”,而是“吃了药的你”和“没吃药的你”。
什么是反事实
反事实就是“如果当初没有 X,会发生什么”。X 的真实效果 = 有 X 时的结果 − 没有 X 时的结果。
难点在于,没有 X 的那个世界我们永远看不到,只能估计。常用的办法有:
- 看趋势:X 出现之前,事情本来在往哪个方向走?某城市出台限购后房价下跌,但如果限购前房价就已经连跌半年,功劳就要打折扣。
- 找对照:有没有和你情况相似、但没有 X 的人或地方?
- 想机制:X 具体是通过什么环节影响结果的?每个环节说得通吗?
把因果链写出来
写预测理由时,与其写“因为 X,所以 Y”,不如把中间环节摊开:
X → 中间环节 1 → 中间环节 2 → Y
比如:“新地铁线开通 → 我可以不再换乘公交 → 通勤从 60 分钟降到 40 分钟以内”。写出来后,每一环都能单独检查:这一步成立的概率多大?如果几步都要成立,总概率还要相乘(见 1.3 节)。
再补一句反事实:如果没有 X,结果大概会怎样?如果答案是“差不多”,那 X 就不是你预测的好理由。
判断 X 有没有用,要比较的是“有 X 的世界”和“没有 X 的世界”,而不只是“之前”和“之后”。