两倍多的程序员，不等于两倍多的代码

主要观点总结

本文主要讨论了相关性在决策中的重要性及其与因果关系之间的区别。作者通过冰淇淋销售和晒伤之间的相关性为例，解释了虽然两个变量之间存在联系，但并不意味着一个变量导致另一个变量的变化。文章还强调了伪相关的存在以及系统思维的重要性，在理解现实世界复杂性问题时，需要综合考虑各种因素之间的关系。

关键观点总结

关键观点1: 相关性不等于因果关系

虽然相关性可以帮助我们找到一些线索，但它并不能说明两个事件之间存在因果关系。在决策时，我们需要理解数据背后的真正含义，避免错误结论。

关键观点2: 伪相关的存在

有些看似存在统计关联的两个变量，实际上在现实中没有任何联系。这种关系纯属巧合，需要我们谨慎对待数据。

关键观点3: 系统思维的重要性

理解现实世界的问题需要系统性思维，将各个元素及其互动联系起来。以天气、人类行为、冰淇淋销售和晒伤之间的关系为例，我们需要考虑多种因素来找到真正的原因。

文章预览

两倍多的工程师，并不会交付两倍多的代码。为什么很多老板就是想不明白这道理呢？今天这篇文章，咱们就讨论下这事情。 有时候，两件不相关的事情通过一件事情联系起来后，会让我们产生一些非理性想法，甚至相信一些错误的结论。 举个例子，卖冰淇淋与人们晒伤之间存在着一些关系。那么，是否应该禁止卖冰淇淋以减少晒伤和患皮肤癌的风险呢？当然不是了。 咱们在看服务器的数据、股票的走势或者气温的变化时，这些信息通常都是用图表来展示的。但是，要想做出正确的决策，真正用好这些数据，我们就得搞明白这些数据背后到底发生了什么。有时候，这些背后的故事可能并不是那么显而易见的。 冰淇淋销售与晒伤确实有关，但并不是因为吃了冰淇淋就会晒伤。实际上，背后还有一个看不见的第三个因素 —— 温度。温度升高时，人 ………………………………