自西方啓蒙運動以來 建立科學方法以探究事物間的道理
已是深植於知識分子血液的一部份
基於這種思維 我們務必要了解相關性與因果之間的差異
人類發展出飛行技術是這兩百年之間的事
在這之前 我們看著天上的鳥 蝙蝠 蜻蜓 蝴蝶飛舞
也想和他們一樣張著翅膀飛行
但果真裝了翅膀就能上天? 過往的失敗經驗已告訴我們答案
那些能在天空飛舞的生物 只是湊巧有翅膀而已
而人類真正能飛行的關鍵 在於白努利定律的發現
流體的流速越快壓力越小 因此飛機翅膀設計成上長下短
讓下方的壓力大於上方的壓力 使飛機產生浮力 因此才能飛行
(事實上生物的飛行技術還有很多是未知的 還值得發展)
飛行技術如此 其他層面的技術也是
在工業工程學科 我們應用了統計方面的工具：迴歸分析
以幫助我們推測事物間的相關性高低
舉例來說 我們蒐集了30個人的身高體重作為分析資料(範例圖)
可以明顯看到身高越高的人 他們的體重越重
於是我們很容易下了結論 認定身高高的人 體重自然較重
但相對的 這個問題是否也能理解成 體重越重的人 身高自然越高呢？
到底體重是身高的果 還是體重是身高的因 這張圖並不能告訴我們答案
在使用迴歸分析作為工具時 應該要有這樣的認知
高相關性代表事物間可能有因果關係 但由上例可知這並非絕對
這是工具的限制 使用者必須了解
那有沒有一種工具能闡述事物間的因果關係呢？
儘管我們很想了解
相同病因的病患死亡與否的關係、創新成功的企業與失敗企業的差異
股市高低點的預測、國家發展與教育之間的問題
但沒有一個工具可以清楚點出問題在哪
因此在量化工具(數據)的背後 應當要有適當的質化解構(偏主觀認定)
來幫助我們定義成功背後的要件
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