Предположим, мы с вами изобрели лекарство и хотим понять, способно ли оно лечить. Возьмем для примера средство от простуды – исследование других препаратов проводится аналогичным образом.
Пойдем сначала простым путем. Давайте дадим это лекарство 50 простудившимся и через неделю проверим их состояние. Спустя семь дней мы узнаем, что 35 человек выздоровели, а 15 еще болеют, но идут на поправку. Отлично, наше лекарство никого не убило, но помогло ли оно? Кажется, что мы можем ответить утвердительно – ведь почти все больные выздоровели. На самом деле – нет, мы не можем сказать о лекарстве ничего. Преподаватели статистики, рассказывая про эту ошибку, любят говорить: «Correlation does not imply causation». Эта фраза означает, что прослеживаемая связь между событиями совершенно не означает, что одно является причиной другого. Классический пример подобной ошибки: «Большинство людей, которые когда-то ели хурму, уже мертвы, значит, хурма приводит к смерти».