因为少了一枚钉子，掉了一只马掌。
因为掉了一只马掌，失了一匹战马……
因为败了一次战役，亡了一个国家。
一切都是因为少了一枚钉子。
——佚名
1912年，一处雪冢和一个由交叉的滑雪板组成的十字架成为南极探险队队长罗伯特·福尔肯·斯科特（右）和他的两名队员最后的安息之地。不仅在途中经历了诸多困难，斯科特的部下还染上了坏血病。假如那个时代的科学家知道柑橘类水果预防坏血病的机制，这一悲剧本可以避免。［资料来源：左图，特吕格弗摄（推测）；右图，赫尔伯托·邦汀摄，新西兰坎特伯雷博物馆提供。］
在我们日常所使用的语言中，“为什么”这个问题至少有两个版本。第一个直截了当：你看到一个果，想知道因。你看到你的爷爷躺在医院里，于是你问：“为什么？他看起来明明很健康，怎么可能心脏病发作？”
但“为什么”还有第二个版本，在这个版本中，我们提出这个问题是为了更好地了解已知的因和已知的果之间的联系，例如，当我们观察到药物B能够预防心脏病发作时，或者像詹姆斯·林德一样观察到柑橘类水果能用来预防坏血病时，我们就会提出这个问题。人类永不满足，总是想知道更多。在发现上述事实后不久，我们就会开始问第二个版本的问题：“为什么？柑橘类水果预防坏血病的机制是什么？”我们本章的内容就聚焦于“为什么”的第二个版本。
寻找作用机制对于科学研究和日常生活而言都至关重要，因为在情况改变时，不同的作用机制会要求我们采取不同的行动。假设我们的橘子吃光了，而如果我们明白橘子预防坏血病的作用机制，我们只需要找到另外一种含有维生素C的食物，就可以继续预防坏血病了。而如果不知道机制，我们可能就会尝试着吃香蕉或者求助于其他并不能发挥同样作用的食物。
科学家使用“中介”（mediation）这个词来表达第二个版本的“为什么”。你可能曾在医学期刊上读到这样的句子：“药物B对心脏病发作的预防作用是由它对血压水平的调节来介导的。”这句话编码了一个简单的因果模型：药物→血压→心脏病发作。在这个例子中，药物降低了血压水平，进而降低了心脏病发作的风险。（对于原因A抑制了结果B这种情况，生物学家通常会使用一种不同的符号A┤B来表示，但在因果论文献中，A→B通用于表达肯定的因和否定的因。）同样，我们也可以用因果模型来概括柑橘类水果对坏血病的影响：柑橘类水果→维生素C→坏血病。
关于中介物，我们想问的一些典型问题是：它是否能解释全部结果？药物B是否只能通过调节血压水平起作用，还是也可以通过其他机制起作用？安慰剂效应是医学领域中一种常见的中介物：如果一种药物只能通过病人对其药效的信念起作用，那么绝大多数医生都会认为这种药物是无效的。中介也是法律领域中的一个重要概念。如果我们问一家公司给女性员工的工资相对男性员工较低是否构成了性别歧视，我们就是在问一个中介问题，其答案取决于所观察到的薪资差距是直接由申请人的性别引发的，还是间接通过雇主无权控制的中介物，比如职业资格等因素引发的。
以上所有问题都要求我们具备一种敏锐的判断力，以区分总效应、直接效应（不通过中介物）和间接效应（通过中介物）。在过去的一个世纪里，对科学家来说，即使只是给这些术语下定义都是一个重大的挑战。有些人受困于不允许说“因果关系”的禁忌，试图用不包含因果词汇的语言来定义中介。另一些人则完全摈弃中介分析，称直接效应和间接效应的概念“与其说是有助于理清统计思维，不如说是造成了更大的困惑”。
对我来说，定义中介这一概念曾经也是一个难题，而对这一难题的攻克最终成为我职业生涯中最有价值的收获之一，因为我在一开始的时候犯了错，而当我从错误中吸取了教训之后，我得以想出了一个意想不到的解决办法。有一段时间，我曾认为间接效应不具备任何操作性意义，因为它与直接效应不同，不能用干预的语言来定义。而当我意识到我可以通过反事实来定义它们，并且它们也具有重要的策略意义时，我的研究便取得了一次重要的突破。只有在我们到达了因果关系之梯的第三层级，我们才可能量化它们，这就是为什么我把它们放在本书的末尾部分。中介这一概念已经在第三层级这一新的环境中得到了迅速的发展，使我们能够（更经常地从匮乏的数据中）量化由任何期望路径介导的效应的比例。
可以理解，由于间接效应披着反事实的外衣，即使在因果革命的拥护者那里，它们仍然显得有些神秘。然而我相信，它们的巨大效用最终将战胜所有那些对反事实的形而上学的质疑。也许我们可以把它们比作无理数和虚数：起初，它们让人们感到不舒服（这也是“无理数”得此名称的原因），但最终，它们的效用将这种不适转化为了理性的光辉。
为了说明这一点，我将在本章列举几个例子，说明各学科的研究者是如何从中介分析中获得有价值的见解的。一位研究者研究了一项教育改革政策，这项政策名为“全民学代数”。起初这项改革似乎失败了，但后来又成功了。一项关于在伊拉克和阿富汗战争中止血带使用情况的研究似乎表明止血带并没有带来任何好处，而通过细致的中介分析，我们得以了解为什么这项研究结果很可能掩盖了止血带的实际效果。
总而言之，在过去的15年中，因果革命为学界提供了一套明确而简单的规则，用以量化一个给定效应中直接效应和间接效应所占的比例。它将中介从一个不为人知的、合法性备受质疑的概念，转变为一个广受欢迎、普遍适用的科学分析工具。
