เหตุผลวิบัติเพราะการคืนสภาพ

เหตุผลวิบัติเพราะการคืนสภาพ 
(regression fallacy, regressive fallacy) เป็นเหตุผลวิบัติอรูปนัย
ที่คิดว่าสภาพผิดปกติที่กลับคืนเป็นปกติ เป็นเพราะได้ทำสิ่งที่เป็นเหตุให้คืนสภาพ
ไม่ได้พิจารณาว่าอาจเป็นการขึ้นๆ ลงๆ ตามธรรมชาติ 
นี่เป็นรูปแบบโดยเฉพาะอย่างหนึ่งของเหตุผลวิบัติแบบ post hoc ergo propter hoc (เพราะเกิดหลังเหตุการณ์นี้ เหตุการณ์นี้จึงเป็นเหตุ)

**รายละเอียด**
ค่าต่างๆ รวมทั้งคะแนนการเล่นกอล์ฟ หรือความปวดหลังเรื้อรัง ปกติจะขึ้นๆ ลงๆ เองตามธรรมชาติ และโดยทั่วไปจะกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ย (regress toward the mean)
ความบกพร่องทางตรรกะอย่างหนึ่งก็คือ เมื่อประสบค่าที่ผิดปกติ เช่น ได้คะแนนสูง แล้วคิดว่าค่านี้ก็จะดำเนินต่อไปเหมือนกับเป็นอะไรที่เกิดขึ้นโดยเฉลี่ย (ดู Representativeness heuristic) 
มนุษย์มีโอกาสจะทำการต่างๆ สูงเมื่อค่าที่แปรปรวนไปจากปกติอยู่ในจุดสูงสุดหรือต่ำสุด
หลังจากที่ค่ากลับคืนสู่ปกติ ก็จะเชื่อว่าสิ่งที่ได้ทำเป็นเหตุให้เปลี่ยนแม้จริงๆ จะไม่ใช่เหตุ 
เซอร์ฟราซิส กอลตัน ได้เริ่มใช้คำว่า regression ในงานศึกษาปี1885 ชื่อว่า "Regression Toward Mediocrity in Hereditary Stature" (การกลับคืนสู่สภาพธรรมดาของความสูงทางกรรมพันธุ์)
เขาได้แสดงว่าความสูงของลูกที่เกิดจากพ่อแม่ซึ่งสูงมากหรือเตี้ยมาก มักจะอยู่ใกล้ค่าเฉลี่ยของประชากรยิ่งกว่า 
จริงๆ แล้ว ในสถานการณ์ที่ค่าตัวแปรสองตัวไม่มีสหสัมพันธ์ที่สมบูรณ์ ค่าพิเศษที่พบในตัวแปรหนึ่งก็อาจจะไม่พบในอีกตัวแปรหนึ่ง 
สหสัมพันธ์ที่ไม่สมบูรณ์ระหว่างพ่อแม่กับลูก (เพราะความสูงไม่ได้ขึ้นอยู่กับกรรมพันธุ์เพียงอย่างเดียว) จึงหมายความว่า การแจกแจงความสูงของลูกๆ จะมีศูนย์กลางอยู่ที่ระหว่างความสูงเฉลี่ยของพ่อแม่ กับความสูงเฉลี่ยของประชากรทั้งหมด 
ดังนั้น แม้ความสูงของลูกคนเดียวยังอาจจะพิเศษยิ่งกว่าพ่อแม่ แต่ก็มีโอกาสน้อย 

**ตัวอย่าง**
 เมื่อเขาเจ็บยิ่งขึ้น ก็เลยไปหาหมอ หลังจากนั้น ก็เจ็บน้อยลงไปหน่อย ดังนั้น การไปหาหมอจึงมีประโยชน์
: การกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยจริงๆ อธิบายความเจ็บที่ลดลงไปหน่อยหลังจากที่แย่ลงได้ดีกว่า การคิดว่าหมอได้แก้ความเจ็บ จึงยังอาจเป็นเหตุผลที่ไม่ดี - เมื่อเทอมที่แล้ว นักเรียนเรียนได้แย่มาก ผมก็เลยลงโทษเขา เทอมนี้เขาจึงเรียนได้ดีขึ้น จึงชัดเจนว่า การลงโทษช่วยปรับปรุงเกรดของนักเรียน
:การกระทำที่พิเศษมักจะตามมาด้วยการกระทำที่ปกติกว่า ดังนั้น เมื่อการกระทำเปลี่ยนไป การคืนสภาพสู่ค่าเฉลี่ยจึงอาจเป็นคำอธิบายที่ดี จริงๆ แล้วงานทดลองบางอย่างได้แสดงแล้วว่า ความเอนเอียงอย่างเป็นระบบเพื่อการลงโทษและต่อต้านการให้รางวัล เกิดขึ้นก็เพราะใช้เหตุผลที่คล้ายๆ กันกับตัวอย่างนี้- อุบัติเหตุได้ลดลงหลังจากติดตั้งกล้องจับความเร็ว ดังนั้น กล้องจับความเร็วจึงทำให้การจราจรปลอดภัยยิ่งขึ้น
:ปกติกล้องจับความเร็วมักจะติดตั้งหลังจากที่มีอุบัติเหตุมากเป็นพิเศษ ดังนั้น จริงๆ แล้ว อุบัติเหตุก็จะลดลงเอง คือกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยต่อจากนั้น แต่ผู้สนับสนุนให้ใช้กล้องจับความเร็ว ก็จะให้เครดิตแก่กล้องโดยที่ไม่ตรวจสอบแนวโน้มโดยทั่วไป 
นักกีฬาอเมริกันบางพวกเชื่อว่า การได้ขึ้นปกนิตยสาร Sports Illustrated จะนำโชคร้ายมาให้ แต่นี่เป็นผลของการกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ย คือ นักกีฬาปกติจะได้ขึ้นปกก็ต่อเมื่อแข่งกีฬาได้ดีมาก ต่อจากนั้น ก็จะแข่งได้แย่ลงโดยกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ย การคิดว่าการขึ้นปกนำความโชคร้ายมาให้ จึงเป็นเหตุผลวิบัติเพราะการกลับคืนสภาพ

**การใช้เป็นเหตุผลอย่างผิดๆ**
ในนัยตรงกันข้าม การไม่พิจารณาคำอธิบายที่ดีก็อาจก่อผลลบ เช่น 
หลังจากที่ฝ่ายสัมพันธมิตรได้บุกโจมตีหาดนอร์ม็องดีโดยเป็นการเปิดแนวรบหลักที่สอง เยอรมนีก็ควบคุมยุโรปได้น้อยลง จึงชัดเจนว่า การร่วมมือกันระหว่างสัมพันธมิตรกับสหภาพโซเวียต ได้ทำให้เยอรมนีถอยทัพ
การประเมินที่ผิดพลาด: "เพราะการบุกตอบโต้ได้เกิดขึ้นหลังจากที่เยอรมนีได้รบชนะยึดพื้นที่ได้มากที่สุด 
การกลับคืนสู่ค่าปกติจึงอธิบายการถอยทัพเยอรมันจากพื้นที่ที่ยึดได้ 
คือเป็นการขึ้นๆ ลงๆ โดยสุ่ม ซึ่งจริงๆ ก็อาจเกิดขึ้นได้โดยสหภาพโซเวียตไม่ต้องร่วมมือกับสัมพันธมิตร"
แต่การวิเคราะห์ก็ไม่ถูกต้องในกรณีนี้ 
เพราะอำนาจทางการปกครองอาณาเขตไม่ได้ขึ้นอยู่กับเหตุการณ์สุ่ม จึงทำให้คำอธิบายการกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยใช้ไม่ได้โดยทั่วไป
การใช้คำอธิบายเรื่องการกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยอย่างผิดๆ จึงอาจชี้เหตุการณ์ทั้งหมดให้เป็นเรื่องไร้เหตุไร้ผล
คือ จะจัดเหตุการณ์ทุกอย่างให้เป็นเรื่องสุ่ม เพราะต้องเป็นเช่นนั้น จึงจะใช้คำอธิบายเรื่องการกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยได้ 

**อ้างอิง**

**ข้อมูลอื่นๆ**
  jstor = 2727976 -  url = https://archive.org/details/howweknowwhatisn00gilorich -  isbn = 0070504776 -  hdl-access = free -  doi = 10.1037/0022-3514.48.6.1377-  Fallacy files: Regression fallacy
หมวดหมู่:เหตุผลวิบัติโดยเหตุ
หมวดหมู่:ความเอนเอียงทางประชาน
หมวดหมู่:การใช้สถิติโดยมิชอบ
หมวดหมู่:วิทยาศาสตร์เทียม