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因果螺旋:跨越時空的探索與思辨

因果螺旋:跨越時空的探索與思辨

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內容簡介

  ★★誤解都來自於錯誤的因果判斷!
  所有事件的發生都其來有自,正確掌握原因,就可以有效控制謬誤產生。

  很多時候,我們以為是原因,細細推究之後,會發現是結果;
  也有些時候,我們認為是結果,經過抽絲剝繭,才知道竟然是原因。


  請大家一起來思考:
  .健身教練的肌肉很發達,是因為肌肉發達的人才能當教練,還是當了教練之後肌肉才發達?

  .是英文能力好才常聽英文歌,還是常聽英文歌,英文能力變好?
  「倒因為果」「倒果為因」的謬誤,常常出現在日常的因果推理中,如果一開始對因果辨別就是錯誤的,那怎麼會有正確的因果推論?

  「因果螺旋模式」主要用來描述疾病在每一個階段的演進過程,都有各式各樣的驅動因子,推動整個病理變化的演進,促使病灶從分子、細胞、組織,逐步擴大到器官、系統、個體全身,再從個體,蔓延到社區、國家和全球,如同螺旋一樣擴展開來。

  本書由此觀點出發,介紹常見的因果推論謬誤,分享在醫學史上重要的病因探索與醫藥研發的故事,建立因果關係的法則。內容談及疾病自然史與各種因果模式,並根據陳建仁院士長期研究流行病學領悟的心得,揭示他所創建的「因果螺旋模式」。

  希冀這本書不只是疾病病因的探索,更可以透過釐清因果關聯、反省個人生活的大小事件,讓我們更有信心迎接嶄新的一天。

本書特色

  ★公衛學者的思與辨;流行病學家的研與創──陳建仁院士以研究逾三十年的因果螺旋理論,帶領我們探索流行疾病的病因、如何有效管控疫情蔓延,同時剖析日常事件中的前因後果,思辨問題的真相與本質。

24位學者齊力推薦

  臺灣大學公共衛生學院流行病學與預防醫學研究所教授/于明暉、
  國家衛生研究院環境醫學研究所研究員/王淑麗、
  馬偕醫學院醫學系教授/王豊裕、
  臺灣大學公共衛生學院流行病學與預防醫學研究所專案助理教授/江濬如、
  美國哥倫比亞大學公共衛生學院助理教授/吳慧真、
  長庚大學醫學系皮膚科教授/李志宏、
  中央研究院基因體研究中心博士後研究員/李承曄、
  陽明交通大學臨床醫學研究所特聘教授/李美璇、
  國家衛生研究院群體健康科學研究所特聘研究員兼所長/邱弘毅、
  長庚大學流行病學研究室特聘教授兼副校長/許光宏、
  中央研究院基因體研究中心博士後研究員/徐婉倫、
  臺灣大學醫學院臨床醫學研究所副教授/陳祈玲、
  馬偕醫學院醫學系副教授/陳春妃、
  慈濟大學公共衛生學系副教授/陳淑媛、
  臺灣大學醫學院醫學系教授/曾慶孝、
  輔仁大學醫學系、資料科學中心助理教授、主任/游山林、
  中央研究院統計科學研究所研究員/黃彥棕、
  亞洲大學醫學檢驗暨生物技術學系兼任副教授/楊哲彥、
  中央研究院基因體研究中心副主任/楊懷壹、
  中山醫學大學公衛系教授/廖勇柏、
  衛生福利部國家消除C肝辦公室主任/蒲若芳、
  高雄長庚紀念醫院副院長/盧勝男、
  臺北醫學大學醫學院醫學系公共衛生學科名譽教授/薛玉梅、
  中央研究院基因體研究中心研究技師/簡吟曲
 

作者介紹

作者簡介

陳建仁


  畢業於美國約翰霍普金斯大學公共衛生學院的流行病學家,曾任臺大助教、講師、副教授、教授、公共衛生研究所所長、流行病學研究所創所所長、公共衛生學院院長、中央研究院合聘研究員、特聘研究員、副院長。也曾任衛生署署長、國家科學委員會主任委員、第十四任副總統。

  研究領域包括流行病學、人類遺傳、預防醫學與公共衛生。發表八百餘篇學術論文,已被引用超過十萬次(Google Scholar統計)。曾獲總統科學獎、中山勳章,並獲選為中央研究院院士、世界科學院院士、蒙古科學院名譽院士、美國國家科學院外籍院士、梵諦岡宗座科學院院士。

  中文著作包括《流行病學》《環境與健康》《流行病學原理與方法》《小大人公衛素養課》《因果螺旋》。

【採訪/文字協力】廖翊君

  好奇心強,喜歡旅行、美食、發呆的人類一枚,是文字工作者也是內容經紀人。

  深耕文字領域逾二十年,擅長為作者找亮點,將作者的理念化為讀者有興趣的主題及適合閱讀的文字,讓思想成為價值。

  協助各類型書籍超過兩百本,包括《養氣》《養心》《生物課好好玩I~III》等書。

  聯絡方式:81book@gmail.com
 
 

目錄

自序
序曲 因果螺旋——從受邀哈佛大學Cutter預防醫學講座說起

第一章 因果謬誤一——先入為主的陷阱
1.我與畢思理教授的緣分
2.先入為主常導致直接論斷

第二章 因果謬誤二——因果倒置
1.有相關就互為因果關係嗎?
2.探索因果相關的研究設計
3.接種疫苗與死亡事件的因果關係
4.追蹤傳染鏈與精準防疫

第三章 因果謬誤三——見樹不見林
1.一般人常犯的因果謬誤
2.死亡率與致死率

第四章 因果謬誤四──假相關
1.是巧合,還是確實有相關?
2.假相關

第五章 追根究柢的重要性──探索病因
1.歷史上的「對因防治」
2.傳染病原的概念
3.兩位細菌學說奠基者
4.翻開化學治療的扉頁

第六章 因果關係的思辨
1.「多因一果」和「一因多果」
2.彌爾法則:建立因果假說的邏輯
3.希爾準則:因果關係判定準則

第七章 疾病自然史與因果模式
1.疾病自然史
2.琳瑯滿目的因果模型

第八章 因果螺旋——多階段、多因果
1.多階段致病機制的生物標誌
2.因果螺旋:多病因推動多階段進程
3.依時演進的B型肝炎因果螺旋
4.COVID-19的演進因果螺旋

尾聲
 
 
 

自序

  在知識爆炸、網路發達的今天,我們常常從電子、平面或社群媒體,接受到各式各樣的資訊,有些資訊可以益智、怡情、養生,有些資訊卻是不合邏輯、因果謬誤、刻意造假。分辨訊息的正確性與論證的合理性,成為現代人必須具備的基本素養,其中最重要的是數據研判與因果推理的能力。在日常生活當中,錯誤的因果判斷常會誤導我們的認知、態度與行為。

  所有事件的發生都有其原因,掌握原因就可控制事件的發生。如同流行病學家努力尋找疾病的病因,以避免或減少疾病發生的風險。因果關係的假設與驗證,是流行病學家探討病因的不二法門。以往的學者曾經提出因果三角、因果網、因果輪、因果派等不同的因果模式,來描述疾病與病因之間錯綜複雜的因果關聯。

  我在2008年底,應邀到哈佛大學擔任歷史悠久的Cutter預防醫學講座,我的演講題目是「演化螺旋:與時俱進的人類疾病因果模式」。這是第一個納入時間因素的因果模式,當時的聽眾提出許多有趣的討論議題。

  我的內人鳳蘋,當時也應邀與會,她聽完我的演講,建議把演講內容進一步擴展延伸,撰寫成一本科普書籍,介紹因果關係的建立與判斷的重要性,也讓讀者觸類旁通,應用在日常生活的思辨當中。

  當時我一口答應,慚愧的是一直忙碌到現在,才在圓神出版社堅強編輯團隊的合作下,完成這本書,真是汗顏!這也許是天主的巧妙安排,今年恰好鳳蘋和我都年滿70歲,也是我們結婚45週年,我特別把這本書獻給鳳蘋,感謝她半世紀來的互愛互助、彼此扶持,讓我生活在天主賞賜的平安、喜樂、幸福中!

  這本書首先介紹許多常見的因果推論謬誤,包括先入為主、因果倒置、見樹不見林、假相關等。接著描述在醫學史上重要的病因探索與醫藥研發的故事,以及建立與判斷因果關係的法則。最後談到疾病自然史與各種因果模式,以及根據我從事長期追蹤研究和分子流行病學研究領悟到的心得,所創建的因果螺旋模式。

  我在書中引用了我的恩師、研究夥伴和指導學生所做的重要研究成果,以及SARS 和COVID-19防疫的經驗。感謝天主在我的學術與公僕生涯中,給了我最佳的團隊來因應科學研究與公共服務上的重重挑戰,這本書代表我對所有恩人的無限感激。在COVID-19大流行的兩年多艱苦歲月裡,我看到臺灣人民優異的公共衛生素養,使疫情得到相當成功的管控,也讓全世界見證到民主、自由、透明、公開是有效防疫的利器。

  我們生活中的成功、失敗、喜樂、痛苦,都是有原因的,在每天的自我反省中,可以回顧重要事件發生的來龍去脈,釐清因果關聯,讓我們更有信心迎接明天的新生命。前中研院院長胡適先生曾經說過,應該以「大膽假設、小心求證」來為學,這就是因果辨證的最佳寫照。可是對事和對人的因果推斷,也許還要記住胡適院長的另一句名言:「做學問要在不疑處有疑,做人要在有疑處不疑。」當我們辨明因果真相之後,對事總要堅持是非明確、黑白分明;對人卻總是要包容接納,和睦相處。因果的判斷需要智慧與巧思,因果的承受需要寧靜與仁慈!
 
陳建仁寫於復活節。
2022.4.17
 

詳細資料

  • ISBN:9789861338316
  • 叢書系列:圓神文叢
  • 規格:平裝 / 288頁 / 14.8 x 20.8 x 1.44 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

書籍延伸內容

影片介紹1

影片介紹2

 

內容連載

第二章 因果謬誤二——因果倒置

COVID-19死亡率與經濟衰退之因果關係
 
2020年,臺灣的COVID-19防疫相當成功,7月20日彭博社公布了75個新興及前沿經濟體的防疫評比結果,該評比是以三大指標做為評量依據:公共衛生,過去30天內確診COVID-19死亡率;經濟活動,零售業、工作場所等活動的變化;公共政策,公共債務、撥備覆蓋率、信用評比等。臺灣高居冠軍,其次是波札那、南韓、泰國。

7月21日,《新聞週刊日本版(Newsweek Japan)》電子版,刊登了日本生命保險公司的智庫(日生基礎研究所),評估全球49個國家因應COVID-19的防疫成績。該研究所是根據疫情受害程度與經濟受損程度進行評估。疫情受害程度是以累積的確診人數、感染擴大率(6月16日至6月30日之間的新增確診病例對累積確診病例的比例)、致死率進行評比;經濟受損程度是以國內生產毛額(GDP)損失(計算疫前的預估與疫後的展望)進行評比。臺灣位居第1、馬來西亞第2、香港第3、泰國第4、中國、韓國並列第5、澳洲第7、紐西蘭第8、日本第9、挪威第10。義大利40名、美國與瑞典並列41名、英國與比利時並列第43名、最後一名是秘魯。

到了9月,英國牛津大學馬丁學院的Our World in Data網站,公布全世界38個國家的2020年第二季GDP衰退狀況,臺灣衰退最少(0.6%),其次是韓國的3%、立陶宛的3.7%;秘魯衰退最多,超過30%,西班牙、英國、突尼西亞也衰退20%以上。該網站也公布同期COVID-19死亡率與GDP衰退百分比的分布圖,如圖2-1所示。整體而言,COVID-19死亡率越高的國家,經濟衰退的情況也越嚴重。像秘魯、英國、法國、義大利都是高死亡率、高衰退率的國家;臺灣則是低死亡率、低衰退率的國家。亞洲國家(綠色圓圈)雖然COVID-19死亡率偏低,但是經濟衰退情況也相當嚴重。

會員評鑑

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2022/08/03
今天我要來分享一本蠻新的書叫做《因果螺旋》,今年7月初才剛出版。看到這本書的資訊時我對它有興趣的地方有三點:

1.作者是前副總統—陳建仁聖騎士。
  根據維基百科的資料顯示,前副總統陳建仁擁有非常多的榮譽頭銜,不只有我們國家授予的,還有很多國際上的頭銜。所以在研究疾病發展以及科學邏輯上,我認為有一定的可看性。

2.內容剛好跟最近的covid-19疫情有關係。
  前副總統陳建仁也在時任衛生署署長,面對了SARS的風暴,所以在這非典型肺炎的疾病研究領域也有一定的經驗,所以也想要透過這本書來了解他對covid-19疫情的一些看法。

3.因果關係的邏輯思維是我認為現代人蠻缺乏且必需要訓練的。
  不以人廢言,別撇除掉宗教政治立場,以一個科學思維的角度來看,才能更好地認識事情發生的因果關係,以及對於事實發展的邏輯判斷。

  老實說這一本書對部分的人來說,或許蠻不好閱讀的,因為內容引用蠻多作者經歷過的疾病研究,牽涉到許多生物統計數據。

  有一句話說「數學不會就是不會」,如果你也想閱讀這本書,要有這樣子的心理準備。

  接下來我的心得分享會比較著重在「因果關係」跟「邏輯思維」的這個部分,對於內文提及的疾病研究跟數據,就留給想要深入研究的人自己再來閱讀。以下是我想跟你分享五大因果關係的邏輯。

一、先入為主的陷阱
  在醫藥上有很多的研究都會先經過所謂的動物實驗,然而只要是實驗都會有一定的控制變因跟可變的變因。實際上我們的生活中,並不像在實驗室的環境一樣,是被控制的實驗狀況。

  我們常可以在網路上看到,有許多人對於某些事情下面會有非常多的留言在做論戰,這是一個非常有趣的人間觀察,你可以看到有些人帶著非常先入為主的觀點去做批判;你也會看到有些人會引用相關的證據,來支持自己的論點。

  我們在針對一些事情進行討論的時候,最不佳的情況就是「先入為主」導致直接的論斷,尤其當我們在看待某些事件的時候,並沒有辦法很好地瞭解到全貌,有可能會「以偏概全」而下了錯誤的論斷。

  因果關係有時候就像種地一樣,不是說種下了種子就一定會發芽一定會有結果;也不是說你的地長出一顆果樹就是你播種的成果,有可能就是一隻鳥經過你的地上拉了一坨帶種子的屎。

  所以我們要盡可能保持開放的心胸,盡可能去了解事情的來龍去脈。有些事情在當下看到的情況,或許是一種結果,然而把時間軸放長了之後,再回頭來看或許又不是那麼一回事。

2、因果倒置
  看完上面這個問題,你覺得哪一個是因?哪一個是果呢?難道看起來有相關,就一定是有因果關係嗎?

  在科學邏輯上我們來認識三個字:相關性(association)、時序性(temporality)以及因果性(causation)。簡單的舉例:A跟B有相關,且A發生在B前面(時序),才可能說A是B的原因,B是A的結果(因果)。

當我們在討論某些事情的時候,不能因為看似有相關就把它們牽扯為有因果關係,我上面的舉例其實是非常簡單的一個狀況,真實情況更複雜,不只A跟B有相關,A發生在B之前,且會因為A的變化而影響到B結果。

  「相關不蘊涵因果(association does not imply causation)」希望大家能夠有這樣子的一個概念:「有相關性不一定有因果性」把這句話放在自己心中,在跟別人討論事情的時候,才不會把因果錯置,倒果為因。

3、見樹不見林
  「樹」是這座「林」的一部分,一棵樹發生的變化,能夠代表整座林的狀況嗎?有時候我們看事情只看到「分子」,而沒有意識到「分母」。

  所以我們不能「見樹不見林」,在一些社會事件的討論上,除了絕對的數據,還必須考量到當時的母群體的狀況。

  舉一個例子:新聞報導說,十年來犯罪人口中高學歷的佔比從4%增加到了7%,所以智慧型犯罪正在增加,高學歷的品德跟公民教育刻不容緩。但真的是這樣嗎?別忘了這十年來,能夠接受高等教育的人口也增加啦!那當然在犯罪人口中高學歷的比例也會增加。

  這裡還有一個問題,如果你的「分母」,就是所謂的「母群體」或「參考對象」不同,那做出來的「XX率」也會影響到對這件事情的看法。

  這裡跟大家介紹兩個詞:「死亡率」跟「致死率」。簡單說死亡率就是(某一疾病的死亡人數)/(所有人口);致死率就是(某一疾病的死亡人數)/(該疾病的發生人數)。

  看到這裡沒有發現不一樣的地方嗎?所以當我們在討論這些議題的時候,要小心它呈現的「分子」「分母」個別是什麼,才不會被這些所謂的資訊帶風向。「張飛殺岳飛,殺得滿天飛」,提醒一點,分母不同的時候是不可以直接比較的。

4、巧合?假相關?
  還記得我前面提到的相關性嗎?在統計學上面,要證明兩件事情有相關,還需樣本數要足夠大,做出來的統計意義才會高。

  聽我舉個醫療臨床上的例子吧,最近來做急性心肌梗塞的心導管病人,有五個男性一個女性,所以我下判斷男性是這個疾病的好發性別。請問我這樣子的判斷合乎邏輯嗎?有沒有可能只是剛好送來我們醫院的男性比較多而已(巧合)?有沒有可能,在我們醫院的急救權責範圍,男性人口就是比女性人口多呢(假相關)?

  當我們把全國做急性心肌梗塞心導管的數據,跟全國的人口去做一個比較,當樣本數足夠大才好去證明性別跟這個疾病的相關性。

  看到這裡,如果你感覺到你腦袋中有混亂的感覺,那很正常。因為就算我的專業背景有所相關,但讀起這本書也是會覺得腦袋沒那麼好使。

  但我想跟你分享的是,我們在討論事情的時候,必需要思考它是巧合呢?還是我們取樣太少,比較參考對象不同,而產生假相關的偏差結果?

5、N因N果、因果螺旋
  這裡舉個例子,你知道嗎,像高血壓、高血脂、抽菸…這些原因都有可能產生缺血性心臟病,使發病機率的提升,多種的原因可能會導致同一種結果。再舉一個例子,抽菸這個行為可能導致高血壓、心臟病、慢性肺阻塞…甚至多種癌症,一個原因也可能引發不同的多種結果。

  就「疾病病因」的這個出發點來看,多重原因、多重結果,甚至交互影響。再加上我們前面有講到時間軸的概念,我們觀察的當下是一種結果,可是如果這個交互的影響時間線拉長了以後,又會是一個什麼樣的狀況呢?

  一個原因產生一個結果,這個結果又可能是原因,導致下一個結果,隨著時間軸的演進,因果之間的交互作用就像是一個螺旋狀的發展。

  我們所屬的真實世界,就是一個隨著時間軸不斷前進、許多狀況交互影響的世界。所以幫我們在看待一件事情,或是與別人討論事情的時候,不只要有《底層邏輯》的思維,去看到表面之下的核心事實是什麼,也要培養判斷相關性、因果性,甚至《因果螺旋》的概念,讓我們能夠越來越接近事情的核心以及真相。
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