Hai thứ đi cùng nhau chưa chắc là cái này gây ra cái kia. Có thể một yếu tố thứ ba tác động lên cả hai, có thể chiều nhân quả ngược lại, hoặc chỉ là trùng hợp. Muốn biết nhân quả, cần thử có kiểm soát, hoặc ít nhất loại trừ lần lượt các cách giải thích khác.
Chào bạn, đây là Nhà Phân Tích. Câu tương quan không phải nhân quả nghe nhiều tới mức thành sáo. Nhưng mình vẫn thấy người ta rơi vào nó mỗi tuần, trong những quyết định rất thật về quảng cáo, nhân sự, thực đơn. Tập này là bốn cái bẫy cụ thể và cách thoát.
Tương quan là gì, nói bằng quầy kem trên bãi biển
Tương quan nghĩa là hai thứ có xu hướng thay đổi cùng nhau. Ngày quầy kem bán được nhiều, số người đi tắm biển cũng nhiều. Hai con số lên xuống cùng nhịp.
Nhưng không ai nghĩ ăn kem khiến người ta đi tắm biển, hay tắm biển khiến người ta mua kem vì thế mà thôi. Cả hai đều do trời nắng nóng và ngày nghỉ.
Trong ví dụ này, ai cũng thấy ngay. Trong kinh doanh, yếu tố chung thường ẩn hơn, và người ta dễ kết luận cái này gây ra cái kia vì đó là câu chuyện mình muốn nghe.
Tương quan là một manh mối, đáng để điều tra. Nó chưa phải kết luận.
Bẫy một: yếu tố thứ ba
Một chuỗi cửa hàng nhận thấy chi nhánh nào có nhiều nhân viên thì doanh thu cao. Kết luận: thêm nhân viên sẽ tăng doanh thu.
Nhưng có thể chi nhánh ở vị trí đông khách vốn đã có doanh thu cao, và vì đông nên được xếp nhiều nhân viên. Vị trí là yếu tố thứ ba gây ra cả hai.
Thêm nhân viên cho một chi nhánh vắng có thể chỉ làm tăng chi phí.
Cách thoát là hỏi: có điều gì khác có thể gây ra cả hai thứ này không. Rồi so những trường hợp giống nhau về yếu tố đó, ví dụ chỉ so các chi nhánh có vị trí tương tự.
Bẫy hai: nhân quả đảo chiều
Một cửa hàng thấy khách dùng ứng dụng của cửa hàng mua nhiều hơn khách không dùng. Kết luận: đẩy mọi người cài ứng dụng sẽ tăng doanh số.
Nhưng có thể chiều ngược lại: khách vốn đã mua nhiều, là khách ruột, nên mới chịu cài ứng dụng. Ứng dụng không làm họ mua nhiều, việc mua nhiều làm họ cài ứng dụng.
Ép khách vãng lai cài ứng dụng chưa chắc biến họ thành khách ruột.
Cách thoát là xem thứ tự thời gian: khách có mua nhiều hơn sau khi cài so với trước khi cài không. Nếu trước khi cài họ đã mua nhiều, ứng dụng ít có vai trò.
Bẫy ba: trùng hợp và tìm kiếm quá nhiều
Nếu bạn so đủ nhiều cặp con số, chắc chắn sẽ có vài cặp đi cùng nhau chỉ do tình cờ. Doanh số món chè tương quan với số lượt xem một video nào đó chẳng liên quan.
Bẫy này nguy hiểm khi bạn có nhiều dữ liệu và đi tìm bất cứ mối liên hệ nào. Tìm đủ lâu thì sẽ thấy, và mối liên hệ tìm được trông rất thuyết phục.
Cách thoát là bắt đầu bằng một giả thuyết có lý do trước, rồi mới kiểm bằng dữ liệu, thay vì lục dữ liệu rồi bịa lý do sau.
Và kiểm lại ở dữ liệu khác. Mối liên hệ thật thường lặp lại ở khoảng thời gian khác, cửa hàng khác. Trùng hợp thì không.
Bẫy bốn: quảng cáo trùng mùa cao điểm
Đây là bẫy mình gặp nhiều nhất. Cửa hàng chạy quảng cáo mạnh vào tháng trước Tết, doanh số tăng mạnh. Kết luận: quảng cáo rất hiệu quả.
Nhưng tháng trước Tết doanh số vẫn tăng dù không quảng cáo. Phần tăng thật do quảng cáo chỉ là phần vượt lên trên mức tăng mùa vụ bình thường.
Nhiều người vô tình chạy quảng cáo đúng lúc sắp đông, rồi thấy hiệu quả cao và tăng ngân sách. Khi thử chạy vào mùa thấp, hiệu quả thấp hẳn, và họ đổ lỗi cho mẫu quảng cáo.
Cách thoát là so với cùng kỳ năm trước khi không quảng cáo, hoặc giữ một khu vực, một nhóm khách không chạy quảng cáo để làm đối chứng.
Muốn biết nhân quả thì làm gì?
Cách chắc chắn nhất là thử có kiểm soát: chia ngẫu nhiên thành hai nhóm, nhóm này làm, nhóm kia không, giữ mọi thứ khác như nhau. Khác biệt giữa hai nhóm là tác động thật.
Ở cửa hàng nhỏ, không phải lúc nào cũng chia ngẫu nhiên được. Nhưng có những cách gần đúng: thử ở một chi nhánh và giữ chi nhánh tương tự làm đối chứng, thử vào những ngày chọn ngẫu nhiên, bật tắt luân phiên theo tuần.
Khi không thử được, hãy liệt kê mọi cách giải thích khác cho mối liên hệ bạn thấy, và kiểm lần lượt. Giải thích nào còn đứng sau khi đã loại hết những cái khác thì đáng tin hơn.
Và luôn nói kết luận với mức độ chắc chắn đúng của nó. Có liên quan là một câu. Gây ra là một câu khác hẳn.
Câu hỏi thường gặp
Tương quan mạnh có đủ để kết luận nhân quả không?
Không. Tương quan mạnh chỉ cho biết hai thứ đi cùng nhau rất đều, nhưng vẫn có thể do yếu tố thứ ba hoặc nhân quả đảo chiều. Độ mạnh không thay được thử nghiệm hoặc lập luận loại trừ.
Yếu tố gây nhiễu là gì?
Là một yếu tố ảnh hưởng tới cả hai thứ bạn đang so, làm chúng trông như liên quan với nhau. Ví dụ vị trí cửa hàng ảnh hưởng cả số nhân viên lẫn doanh thu.
Cửa hàng nhỏ làm thử nghiệm có đối chứng thế nào?
Có thể bật tắt một thay đổi theo ngày hoặc tuần được chọn ngẫu nhiên, hoặc áp dụng cho một nhóm khách chọn ngẫu nhiên và giữ nhóm khác làm đối chứng. Quan trọng là quyết định ai được áp dụng không dựa vào cảm tính.
Không tương quan có nghĩa là không liên quan?
Không hẳn. Hai thứ có thể liên quan theo cách phức tạp hơn một đường thẳng, hoặc tác động bị che bởi yếu tố khác. Không thấy tương quan chỉ có nghĩa là không thấy mối liên hệ đơn giản.
Làm sao tránh tìm ra mối liên hệ do trùng hợp?
Bắt đầu từ giả thuyết có lý do, giới hạn số phép so, và kiểm lại kết quả trên dữ liệu khác thời điểm hoặc khác địa điểm. Mối liên hệ thật thường lặp lại.
