PHỤ LỤC CHƯƠNG 2: ĐỒ THỊ TRONG KINH TẾ HỌC
NHÂN QUẢ NGHỊCH
Thậm chí khi bạn tự tin rằng không có biến bị loại trừ và có quan hệ nhân quả giữa hai biến thể hiện trong đồ thị số, bạn còn phải cẩn thận để không mắc lỗi nhân quả nghịch (reverse causality) - đến từ kết luận sai lầm về đâu là biến phụ thuộc và đâu là biến độc lập bằng cách đảo ngược hướng nhân quả đúng giữa hai biến. Chẳng hạn, hãy hình dung một sơ đồ từng điểm thể hiện điểm trung bình (GPA: grade point average) của 20 học viên trong lớp trên một trục và số giờ học của mỗi người trên trục kia. Một đường thẳng khớp vào các điểm rất có thể có độ dốc dương, cho thấy quan hệ dương tính giữa GPA và số giờ học. Ta có thể suy luận hợp lý rằng số giờ học là biến độc lập và GPA là biến phụ thuộc. Nhưng bạn đã có thể mắc lỗi nhân quả nghịch: bạn đã có thể suy luận rằng GPA cao sẽ khiến học viên học nhiều hơn, còn GPA thấp sẽ khiến học viên học ít hơn.
Hiểu cách mà đồ thị có thể làm lạc lối và bị diễn giải sai không đơn thuần mang tính hàn lâm. Các quyết định chính trị, quyết định kinh doanh, và lập luận chính trị thường dựa trên sự diễn giải các kiểu đồ thị số mà chúng tôi vừa đề cập. Vấn đề đặc trưng sai lạc trong xây dựng đồ thị, biến bị loại trừ, và nhân quả nghịch có thể đưa đến những hậu quả nghiêm trọng và không mong muốn.
-- Nguồn: Paul Krugman (Nobel kinh tế 2008), Robin Wells, Kathryn Graddy (2014) Kinh tế học căn bản, tái bản lần ba.
-- Bài được tập hợp tại Kinh tế học căn bản
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét