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避免这个问题。如果我们确实能成功地保持其他因裹稳定（这样做
很困难），那么就可以把测量到的差异归因于我们感兴趣的那个因素
了。当两个或两个以上的因素同时发生变化时，我们就无法判断，是
这个因素起作用呢，还是另一个因素，抑或是它们共同在起作用。在
这种情况下，我们就说各因素之间是混淆的。相关研究中，混淆是与
生俱来的，它使得对研究结果的解释很困难。比如，头颅大小与词汇
回忆量之间的相关研究中，我们就无法断定，是头颅大小导致的回忆
量差舁，还是它同另外的因素，比如年龄，混淆在一起导致的。
在某些情况下，似乎可以对两个因素之间的关系作出因果的解
释，但严格讲起来是不允许的。比如，某些研究表明，一个地区的枪
支拥有量与该地区谋杀案的发案率成正相关。基于这种相关有些人
认为，枪支拥有量导致了谋杀案的增多，并进而提倡限制枪支的买
卖。但也有可能是，居住在高犯罪率社区的人们为了自我保护而购
买枪支，才出现了上面的相关。还有可能是诸如社会阶层、经侪地位
等因素导致了高犯罪率和高拥有量。由此可知'中等程度的相关，甚
至高相关，都不能推出因果关系的结论。
此外，相关系数在任何两组数据之间都能被计算出来，所以高相
关有时候也可能是偶然的，实际上两者没有一点瓜葛。比如，在传教
士的数量与自1950年以来色情影片的年生产量之间，也许能够计算
出很高的相关，因为两者都是不断增长的。但如果用因果关系把它
们联系起来，就会得出极其荒谬的结论。
但是，在某些情境中，相关系数却有着巨大的解释力（推断因果
关系的能力）。比如，在几种相互抗衡的解释中，如果高相关支持了
某个懈释＋同时否决了其他根据混淆因素作出的解释，那么此时的相
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第二章研究技术：观察与相关／
关系数就拥有了较大的解释力。再有，当许多相互独立的研究的结
论趋于一致，某种潜在因素被识别出，需要作出的决策又很重要时，
高相关也具有较大的解释力。把吸烟与肺癌联系在一起进行解释的
做法，为上述观点提供了良好的范例。关于这种联系的早期证据就
已表现出了两者相关，但直到1964年美国公共卫生局的报告才作出
了最后的结论（是在烟草制造商的抗议声中发表的），认为吸烟可能
会引起肺癌。这一结论使得烟盒印上了相应的警告语，而且还禁止
在电视和其他媒体上做香烟广告。在这里，相关性之所以被看作因
果关系的证据，很可能是因为其他的解释缺乏合理性。例如，患肺癌
后人们会去吸更多的香烟（以抚慰肺脏）．这一解释完全站不住脚。
此外，还因为许多的独立研究都得出了吸烟？肺癌之间的相关，以及
宣祢这两者间有因果关系意义重大