我们知道，因果关系具有时间上前后相继的特点，平常所谓的“见到”感觉都是相互联系的事件，或者“相继发生”的事件，总认为这些事件一般都有着因果关系。我们自然而然地得出如下结论，由于特征甲与特征乙之间有联系，就可以说是甲引起了乙。二者之间具有相关性并不意味着它们具有因果联系，而具有因果联系的有时也并不相关。
据说有科学研究表明，若是20～50岁男人射精越频繁，以后患前列腺癌风险就越低！
这个问题最近引起了不小的争论。你会相信这种说法吗？一般理智的人都会找一找相关的资料来试图了解这个问题。
其实，我们读到的科普文献或者科技新闻，许多都是经过一次或者几次转述，也很可能因为某种需要而作了夸张，为了辨别这些说法的真伪，最好看看原文的结论是什么，得出这个结论是用到了什么方法。所以应该有此处存疑，不可尽信的态度。
“若是20～50岁男人射精越频繁，以后患前列腺癌风险就越低”，根据原始文献，其研究结果只得出了相关性的结论，并没有给出因果关系。射精越频繁导致前列腺癌风险越低这样的结论就存疑。
我们再来看一个简单的例子。例如，公鸡打鸣与太阳升起：每天公鸡打鸣与太阳升起总是同时发生的，那是不是公鸡打鸣与太阳升起就具有因果关系呢？那就表示若把全世界所有的公鸡都杀光了，太阳就不会升不起来了。显然这个结论是荒诞的。
有数据统计表明，若手指头越黄，得肺癌的比例越大。其实手指头的颜色和得肺癌的概率之间并没有直接的因果联系。但是为什么统计数据会显示出二者具有相关性呢？仔细分析，这是另有原因的：手指黄和肺癌都是由吸烟造成的，由此造成了这两者之间产生了虚假的相关性。
与虚假的相关性数据相应的就是虚假的独立性数据。最著名就是“健康工人效应”，统计数据显示，铀矿工人居然与其他人的寿命差不多一样长或更长。这是不是说明铀矿对身体无害呢？当然是不可能的。分析其深层原因是因为去铀矿工作的都是挑选的身体素质最好的人，其寿命本该长一些，正是在铀矿工作的原因才把他们的寿命降到了平均水平。这一事实也给统计数据带来了虚假的独立性。
所以要记住：有相关并不能证明因果关系的存在！
例如，有这样一个有趣的研究：挑选出常吃海参和不常吃海参的两组人进行智商测试，最后研究人员得出结论：常吃海参和智商高之间是呈相关性。于是有的所谓“专家”就声称：海参吃得越多智商就越高！
退一步讲，常吃海参的平均智商真的高，且参与调查对象人数特多，具有统计意义，但“专家”声称还是有一个致命的逻辑缺陷：相关性并不代表因果性！比如有统计表明，游泳死亡人数越高，冰糕销量就越大，也就是游泳死亡人数和冰糕销量之间具有相关性。是冰糕销量使游泳死亡人数增加了？肯定不是的，实际上这两个事件都是气温升高了所导致的，二者之间不具有任何因果关系。
这些例子都充分说明了，若是只依据统计数据是不足以得出因果性的，想要得出因果性，必须从理论上、研究上证明两个变量之间确实有因果性，另外，还要排除掉第三个隐含变量同时导致这两个变量的可能性。
再说一说海参和智商之间的相关性。我们可以这样假设：经常吃到海参的家庭一般比较富裕，且还会给孩子提供更优质的教育，所以使孩子智商更高；还可以这样假设，由于基因的不同，使人喜欢吃海参且提升智商。当然，不排除还有其他可能性。也可看出，吃海参与智商不一定具有相关性。
