Schematisk sammanfattning av resultaten av analyser. Rutor indikerar en signifikant korrelation mellan variabler och parasitbelastning. När fler statistiska kontroller läggs till, alla relationer som föreslagits i tidigare forskning blir falska artefakter. Kredit:Bromham et al. 2018. Parasiter och politik:varför tvärkulturella studier måste kontrollera för släktskap, närhet och samvariation. Royal Society Open Science , DOI:10.1098/rsos.181100
Ett team av forskare ledda av forskare vid Max Planck Institute for Science of Human History och Australian National University har genomfört en analys som syftar till att förhindra feltolkning av korrelationer i tvärkulturella studier. Resultaten har publicerats i Royal Society Open Science . Forskarna identifierar tre källor till icke-oberoende i kulturella variabler – vilket innebär att variablerna är korrelerade men inte orsakas av varandra – och presenterar metoder för att kontrollera dessa.
Forskare hoppas kunna få insikter i mänsklig kulturell evolution och mångfalden av mänsklig kultur med hjälp av jämförande studier. I huvudsak, den här typen av arbete letar efter kulturella drag eller miljöfaktorer som orsakar andra kulturella drag – såsom den påverkan som försörjningsstrategin har på religiös övertygelse eller den inverkan som flodernas täthet har på språklig mångfald. Detta arbete har gjorts mycket mer lättillgängligt på grund av utbyggnaden av stora databaser som katalogiserar relevant data, och förbättringen av programmerings- och datorkraften som är nödvändig för att göra dessa jämförelser. Dock, problem kvarstår, eftersom många av de resulterande studierna gör tolkningar utan att kontrollera för faktorer som kan få kulturella variabler att verka kausalt relaterade när de inte är det.
Ett team av forskare ledda av forskare vid Max Planck Institute for Science of Human History och Australian National University har analyserat hur man undviker att misstolka korrelationer i tvärkulturella studier och har identifierat tre källor till icke-oberoende i kulturella variabler – vilket betyder att variabler är korrelerade, men är inte orsakade av varandra. De tre källorna som identifierats är:
Forskarna lägger sedan ut riktlinjer för att korrigera för dessa källor till icke-oberoende och tillhandahåller en fallstudie, tittar på sambanden mellan parasitbelastning och olika kultur- och miljöfaktorer. Parasitbelastning har antagits ha direkta och dramatiska effekter på ett antal kulturella egenskaper – inklusive religiositet, sexuellt beteende, preferenser inom gruppen och befolkningstäthet. Dock, genom att kontrollera de tre källorna till icke-oberoende som beskrivs ovan, författarna visar att, i motsats till tidigare studier, parasiter har inte mer förklaringskraft för kulturella egenskaper än många andra miljöfaktorer som biologisk mångfald, klimat och latitud.
Författarna betonar att det finns två problem med dessa källor till icke-oberoende. Den ena är om två variabler är korrelerade i första hand. Korrigering för fylogenetisk icke-oberoende och rumslig autokorrelation löser detta problem. Den andra är om korrelationen mellan två variabler är bevis på ett orsakssamband. Korrigering för samvariation löser detta problem. Det här är viktigt, för att bara hitta en korrelation mellan två variabler och sedan anta en möjlig orsaksmekanism mellan dem är inte tillräckligt för att bevisa kausalitet. "Till exempel, människor har antagit att korrelationen mellan en hög parasitbelastning och lägre genomsnittlig IQ orsakas av de metaboliska kostnaderna för infektioner som minskar investeringar i kognitiv utveckling, " förklarar Simon Greenhill från Max Planck Institute for Science of Human History. "Men, denna hypotes är mycket problematisk, eftersom IQ också korrelerar lika starkt med andra mått på biologisk mångfald, såsom antalet däggdjursarter. Men vi är inte frestade att komma med en hypotes för att förklara varför att ha många däggdjursarter minskar en nations genomsnittliga IQ."
"Våra resultat tyder på att vi måste vara försiktiga med att tolka dessa tvärkulturella korrelationer som en återspegling av orsakssamband, ", konstaterar Greenhill. "Att korrigera för statistiska fördomar är nödvändigt för att undvika att bli vilseledd genom att tolka tillfälliga samband som meningsfulla för orsakssamband."