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干扰性原因带来的常见性错误
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什么是干扰性原因？
对于同样的证据可以有完全不同的解释，我们把那些不同的解释作
为干扰性原因，比如解释房价上涨，物价上涨的种种观点。
不同的干扰性原因单独看往往都看似合理，也都能就一个结果发生
的原因提供能自圆其说的解释。
干扰性原因越多，某个具体干扰性原因的可信度就越轻，它可能只
是造成结果的一个“促成因素”，而不是决定性因素 。
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干干扰扰性原因性原因带带来的常来的常见逻辑错误见逻辑错误
因果关系过度简单化：
根据一些不够充分的因素来解释某事件，过分强调某
一个或某几个因素对事件的作用。
典型案例：因为银行进入加息通道，所以房价一定会跌。
分 析：房价下跌因素很多，除了金融因素，还有同期市场需求，国家政
策，投资风险偏好多种因素影响，一个因素变动并不能导致结论
成立。
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干干扰扰性原因性原因带带来的常来的常见逻辑错误见逻辑错误
混淆原因和结果：
将原因和结果混淆在一起或没有认识到两件事可能是
互相影响的。
典型案例：统计100名女性工作者研究表明：容易生气的女人免疫系统就容易
受到伤害。
分 析：答案也许是免疫系统容易受到伤害的女人常常因为觉得疲惫而更
容易生气。
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干干扰扰性原因性原因带带来的常来的常见逻辑错误见逻辑错误
对共同原因的疏忽：
没认识到两件事可能因为另一个共同因素的影响而相
互联系。
典型案例：统计100名女性工作者研究表明容易生气的女人免疫系统就容易受
到伤害。
分 析：也许容易产生敌意和免疫系统不好都是因为这群调查对象拥有不
良的生活习惯，也许是其它原因（比如高强度加班）导致某些女
人容易生气同时免疫系统受到伤害。 两件事相关性很强并不能等
于可以证明他们有因果关系。
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干干扰扰性原因性原因带带来的常来的常见逻辑错误见逻辑错误
在此之后，由此引起错误：
仅仅因为B在A之后发生，就认为B是A引起的
典型案例：每次播放ZAQ拍摄的电影，比如《大时代》，香港股市就下跌。
所以存在“丁蟹效应”。
分 析：丁蟹效应是典型的事后归因，在人分析自己的错误过程中常常会
犯这种错误。
