Regression Fallacy

Raymond Kelvin Nando — Regression Fallacy adalah kesalahan penalaran yang muncul ketika seseorang keliru menganggap bahwa perubahan—terutama perubahan menuju kondisi “normal”—disebabkan oleh intervensi tertentu, padahal perubahan tersebut sebenarnya merupakan hasil dari fenomena statistik yang dikenal sebagai regression toward the mean (regresi menuju rata-rata). Fallacy ini sering terjadi dalam penilaian kesehatan, olahraga, kinerja akademik, bisnis, hingga psikologi populer. Ketidaksadaran akan pola regresi alami menyebabkan orang salah menafsirkan korelasi sebagai sebab-akibat, sehingga memberikan kredit atau menyalahkan suatu tindakan atas sesuatu yang akan terjadi secara alami.

Pengertian Regression Fallacy

Regression Fallacy adalah informal fallacy yang terjadi ketika seseorang mengatributkan perubahan dalam performa, kondisi, atau kejadian ekstrem kepada suatu penyebab tertentu, padahal perubahan tersebut hanya merupakan efek dari regresi menuju nilai rata-rata. Secara statistik, nilai ekstrem cenderung diikuti oleh nilai yang lebih mendekati rata-rata murni karena variasi acak, bukan karena adanya intervensi nyata.

Ciri-ciri Regression Fallacy:

• Menganggap bahwa membaiknya atau memburuknya suatu kondisi disebabkan oleh tindakan tertentu.
• Tidak menyadari bahwa nilai ekstrem biasanya terjadi karena faktor kebetulan atau variasi alami.
• Salah menafsirkan regresi alami sebagai bukti efektivitas intervensi.
• Mengaitkan sebab-akibat pada pola yang sebenarnya acak.
• Sering digunakan dalam klaim terapi, metode pelatihan, dan kebijakan publik.

Regresi menuju rata-rata adalah fenomena statistik yang tidak intuitif, sehingga banyak orang salah menyimpulkan hubungan sebab akibat dari perubahan yang sebenarnya normal.

Contoh Regression Fallacy

1. Kesehatan dan terapi alternatif:
   “Saya minum ramuan herbal ini ketika sakit kepala saya parah, dan sekarang sudah membaik. Berarti ramuannya efektif.”
   → Episode sakit kepala ekstrem biasanya diikuti perbaikan alami, bukan karena intervensi tertentu.
2. Olahraga:
   “Pemain itu tampil buruk di pertandingan sebelumnya, lalu setelah pelatih memarahinya, performanya kembali bagus. Berarti marahan pelatih itu berhasil.”
   → Performa ekstrem sering kembali normal tanpa hubungan dengan tindakan pelatih.
3. Penilaian akademik:
   “Murdi mendapat nilai sangat rendah minggu lalu, lalu saya memberinya hukuman belajar tambahan, dan nilainya membaik. Hukuman itu bekerja.”
   → Nilai ekstrem cenderung kembali ke level rata-rata kemampuan siswa.

Cara Mengatasi Regression Fallacy

1. Pahami konsep regresi menuju rata-rata:
   Ketahui bahwa nilai ekstrem secara alami cenderung kembali ke rata-rata tanpa perlu intervensi.
2. Evaluasi bukti secara longitudinal:
   Bandingkan data sebelum dan sesudah intervensi dalam jangka panjang, bukan hanya dua titik data.
3. Gunakan kontrol dan eksperimen:
   Untuk menentukan efektivitas intervensi, perlu ada kelompok kontrol yang tidak menerima intervensi.
4. Hati-hati terhadap klaim kausal dari pola acak:
   Tidak semua perubahan memiliki penyebab tunggal atau spesifik.
5. Identifikasi variasi alami:
   Fenomena acak sering tampak seperti pola padahal itu hanya fluktuasi statistik.
6. Periksa asumsi dan motivasi klaim:
   Banyak pihak memanfaatkan regresi alami untuk mengklaim efektivitas produk atau metode tertentu.

Referensi

• Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
• Freedman, D., Pisani, R., & Purves, R. (2007). Statistics (4th ed.). W. W. Norton.
• Tindale, C. W. (2007). Fallacies and Argument Appraisal. Cambridge University Press.
• Gilovich, T. (1993). How We Know What Isn’t So: The Fallibility of Human Reason in Everyday Life. Free Press.
• Copi, I. M., Cohen, C., & McMahon, K. (2016). Introduction to Logic. Routledge.