Hangisi neden, hangisi sonuç?

Bir an

Pazartesi, mesai bitimine doğru. Nermin Hanım'ın masasındaki ekranda bir saçılım grafiği var: her nokta bir müşteri, yatay eksende geçen yıl kaç kez ziyaret edildiği, dikey eksende ne kadar sipariş verdiği. Noktalar sağa doğru belirgin biçimde yükseliyor: çok ziyaret edilen müşteriler çok sipariş vermiş.

Nermin Hanım kararını vermiş: "Ziyaret sayısını iki katına çıkaralım. Her temsilci müşterilerini ayda iki kez görsün. Grafik açık, ziyaret arttıkça sipariş artıyor."

Selin grafiğe bakarken Tuğba'nın geçen hafta söylediği bir şeyi hatırlıyor: "Büyük müşterilere zaten daha sık gidiyoruz, onları kaybetmek istemiyoruz." Bir de bölge farkı var: organize sanayi bölgesindeki müşteriler hem büyük hem fabrikaya yakın, temsilciler onlara kolayca uğruyor. Selin soruyor: "Ziyaret mi siparişi artırıyor, yoksa sipariş mi ziyareti?"

Soru

İki şey birlikte artıyorsa, birinin öbürüne yol açtığını nasıl anlarız? Bir ilişkinin neden-sonuç ilişkisi olmadığını gösteren hangi açıklamaları önce sınamak gerekir?

Nasıl işler

İki büyüklük arasında bir ilişki gördüğümüzde, en az üç açıklama vardır. Birincisinde ilişki göründüğü yöndedir: ziyaret siparişi artırır. Ama aynı grafik tam ters bir hikâyeyle de oluşabilir.

Üçüncü bir hikâye de mümkündür: iki büyüklüğü de etkileyen, ama grafikte görünmeyen bir şey olabilir.

Bu üç açıklamanın yanına 3. modüldeki bir dördüncüyü de eklemek gerekir: ilişki rastlantı olabilir. Az sayıda gözleme dayanan bir ilişki, 3.2'de gördüğümüz gibi, yalnız şansla ortaya çıkmış olabilir.

Hangi açıklamanın doğru olduğunu, yalnız ilişkiye bakarak ayırmak çoğu zaman mümkün değildir. Bunu ayırmanın en güçlü yolu, nedeni sanılan şeyi bizim değiştirmemiz ve bu değişikliği kimin alacağını kurayla belirlememizdir.

Kanıt

Gözlemsel bir ilişkinin, karıştırıcıları ayıklayan bir deneyle tersine döndüğü en çok bilinen örneklerden biri, menopoz sonrası hormon tedavisidir.

Bu derlemedeki en büyük denemenin kendi sonuçları, etkinin yönünü de gösterir.

Nerede çöker

Rastgele atama güçlüdür, ama her soruda yapılamaz. Bir müşteriyi ziyaret edip etmemeye kurayla karar vermek mümkündür; ama sigara içmenin, bir şehirde doğmanın ya da bir ekonomik krizin etkisini kurayla sınayamayız. Bu durumlarda gözlemsel veriyle çalışmak zorunludur ve karıştırıcı etkenleri ölçüp hesaba katmaya çalışırız. Ama hesaba katılmayan bir karıştırıcı her zaman kalabilir; gözlemsel bir sonuç, deneye göre daha temkinli okunmalıdır.

Hormon tedavisi örneği de tek bir derse indirgenmemelidir. Rastgele atamalı denemenin sonucu, belirli bir hormon karışımına ve belirli bir yaş grubuna aittir. Gözlemsel çalışmalar ile denemeler arasındaki farkın ne kadarının karıştırıcı etkenlerden, ne kadarının çalışmalara katılan kadınların ve tedavinin özelliklerindeki farklardan geldiği ayrıca sorulabilir. Bir deney sonucu, kendi koşulları dışına genellenirken de dikkat ister.

Tersine bir tuzak da vardır: her ilişkiyi "ilişki neden-sonuç değildir" diye bir kenara atmak. Bu söz doğrudur, ama tek başına bir şey söylemez. Ziyaret gerçekten siparişi artırıyor da olabilir. Doğru tutum, ilişkiyi reddetmek değil, üç açıklamayı adlandırıp her birini sınayacak bir yol aramaktır.

Yaygın yanılgılar

Sayılarla

Nermin Hanım'ın grafiğine bir hesap ekleyelim. Diyelim ki temsilciler, büyük müşterileri ayda iki kez, küçükleri iki ayda bir ziyaret ediyor ve bu kural müşterinin büyüklüğüne göre konmuş. Ziyaret ile sipariş arasında güçlü bir ilişki görünür; ama ziyaretin siparişe hiçbir etkisi olmasa bile bu ilişki aynen ortaya çıkar, çünkü ziyaret sayısı siparişin bir sonucudur.

Bunu sınamanın yolu basittir. Orta büyüklükteki yüz müşteriden ellisini kurayla seç ve önümüzdeki altı ay onları ayda iki kez ziyaret et; kalan elliyi her zamanki gibi ziyaret et. Altı ay sonra iki grubun sipariş artışını karşılaştır. Fark varsa, ziyaretin etkisidir; çünkü kura, iki grubu büyüklük, bölge ve geçmiş açısından ortalamada eşitler. Bu tasarım varsayımsaldır.

Hormon denemesinin sayılarına dönelim. On bin kadın bir yıl hormon tedavisi alırsa, plaseboya göre yaklaşık 7 fazla kalp hastalığı, 8 fazla inme, 8 fazla damar tıkanıklığına bağlı akciğer olayı ve 8 fazla istilacı meme kanseri, buna karşılık 6 daha az kalın bağırsak kanseri ve 5 daha az kalça kırığı beklenir. Toplam risk göstergesine giren olaylarda net fazlalık, on bin kişi yılı başına 19'dur.

Herkes için aynı mı?

Neden ile sonucu karıştırmanın bedelini çoğu zaman bu kararların uygulandığı kişiler öder. Hormon tedavisi örneğinde, gözlemsel çalışmalara dayanan tavsiyeler pek çok kadının tedavi kararını etkileyebilirdi; rastgele atamalı deneme, bu tavsiyelerin kalp hastalığını önleme amacı için desteklenmediğini gösterdi. Bir neden-sonuç yanılgısı, tek bir şirketin satış planında küçük bir israf, bir sağlık politikasında ise büyük bir zarar olabilir.

Ters nedensellik, kişiler hakkındaki yargılarda da işler. "Çok fazla izin alan çalışanların performansı düşük" gözlemi, izin almanın performansı düşürdüğü biçiminde okunabilir; oysa sağlık sorunu olan bir çalışan hem daha çok izin alır hem de geçici olarak daha az verimli olabilir. Bu durumda izin, sorunun sonucudur, nedeni değil. Yanlış yönde okunan bir ilişki, zaten zor durumda olan bir kişiyi ikinci kez cezalandırabilir.

Kendi hayatında

Bir ilişki gördüğünde ve ona göre davranmayı düşündüğünde, üç açıklamayı yazmak iyi bir alışkanlıktır. Diyelim ki spor salonuna düzenli gidenlerin daha mutlu olduğunu okudun ve sen de daha mutlu olmak için gitmeyi düşünüyorsun. Spor mutluluğu artırıyor olabilir. Ama mutlu insanlar spora gitmeye daha istekli de olabilir; ya da iyi bir iş, düzenli bir hayat ve boş zaman, hem spora gitmeyi hem mutluluğu kolaylaştırıyor olabilir. Üç hikâyeyi yazınca, ilişkinin sana ne vaat ettiğini daha gerçekçi görürsün.

Her hikâye için, onu doğrulayacak ya da çürütecek bir gözlem ya da küçük bir deneme düşün. Hangisini kendi hayatında sınayabileceğini karar defterine yaz.

Kapanış

1. İki büyüklük arasındaki bir ilişki en az üç biçimde açıklanabilir: biri öbürüne yol açar, öbürü birine yol açar ya da ikisini de üçüncü bir etken belirler; rastlantı da her zaman bir olasılıktır.
2. Gözlemsel çalışmalar menopoz sonrası hormon tedavisinin kalp hastalığını azaltabileceğine işaret ediyordu; Women's Health Initiative'in rastgele atamalı denemesi ise kalp hastalığı için 1,29'luk bir tehlike oranı buldu ve Cochrane derlemesi denemelerde koruyucu bir etki görmedi.
3. Rastgele atama, karıştırıcıları ve ters nedenselliği ayıklamanın en güçlü yoludur, ama her soruda yapılamaz; gözlemsel sonuçlar temkinle, deney sonuçları da kendi koşullarıyla birlikte okunmalıdır.

Beş soru

1. Nermin Hanım'ın grafiği hangi üç farklı hikâyeyle açıklanabilir?
2. Ters nedensellik ile karıştırıcı etken arasındaki fark nedir?
3. Hormon tedavisinde gözlemsel çalışmalar ile rastgele atamalı denemeler neden farklı sonuçlara vardı?
4. Ziyaretin siparişe etkisini sınamak için hangi deneme tasarlanabilir ve kura neden önemlidir?
5. Gözlemsel bir çalışmada karıştırıcıları hesaba katmak neden deney kadar güvenilir değildir?

Yanıtlar

Birincisinde ziyaretler siparişi artırır. İkincisinde büyük sipariş veren müşteriler daha sık ziyaret edilir, yani sipariş ziyarete yol açar. Üçüncüsünde organize sanayideki konum gibi bir etken hem müşterinin büyüklüğünü hem ziyaret kolaylığını belirler ve iki büyüklük arasında bir ilişki varmış gibi görünür.

Ters nedensellikte ilişkideki iki büyüklükten biri öbürünün sonucudur, ama yön sanılanın tersidir. Karıştırıcı etkende ise iki büyüklük arasında doğrudan bir bağ olmayabilir; ikisi de ilişkinin dışındaki üçüncü bir etkenden etkilenir.

Gözlemsel çalışmalarda hormon tedavisini seçen kadınlar, seçmeyenlerden başka açılardan da farklı olabilirdi ve bu farklar sonuçlara karışabilirdi; Cochrane derlemesi de bu verilerin yanlılıklara ve karıştırıcılara açık olduğunu belirtir. Rastgele atamalı denemeler bu farkları kurayla dengelediğinde koruyucu etki görülmedi.

Benzer müşterilerden bir kısmını kurayla seçip daha sık ziyaret etmek, kalanını her zamanki gibi ziyaret etmek ve belirli bir süre sonra sipariş artışlarını karşılaştırmak gerekir. Kura, iki grubun büyüklük, bölge ve geçmiş gibi özelliklerde ortalamada benzer olmasını sağlar; böylece fark ziyaretin etkisi olarak okunabilir.

Yalnız ölçülen ve akla gelen karıştırıcılar hesaba katılabilir. Ölçülmeyen bir etken sonucu yine yanıltabilir. Kura ise bilinen ve bilinmeyen bütün etkenleri ortalamada dengeler.

Sonraki derse köprü

Akşam Nermin Hanım çantasından bir iş kitabı çıkarıyor: yazar, en başarılı yirmi şirketi incelemiş ve hepsinde ortak yedi özellik bulmuş. "Bunları uygularsak biz de başarılı oluruz," diyor. Selin kitabın yöntemine bakıyor: yalnız başarılı şirketler incelenmiş, özellikler de başarı bilindikten sonra değerlendirilmiş. 6.5, Başarılı şirketlerin ortak özellikleri dersi bu yöntemi ele alıyor.