这里举个我熟悉的国家荷兰的例子。
这个国家男子的平均身高是世界上最高（之一）。我所见到的荷兰男人基本很少低于180，很多超过190，大多数人都有一项或者几项运动爱好，如果比平均身体素质，荷兰人应该会比现阶段中国人强不少。
但是，荷兰人变高也不过是近100年的事情。根据从1820年到2013年的数据统计。荷兰人在1900年前，成年男子的身高中位数不超过170，在1875年前甚至只有165。我之前也不信这个数据，毕竟我同事和他们爸妈都很高。但是在荷兰的一个博物馆里看到了19世纪当地人的双人床（成年人的），那张小床只能塞下身高不超过170的人，连我都塞不进去。可想而知，当年，荷兰人的身体素质肯定远没有现在好。（这张图，也可以看出欧洲各国也在飙升。美国70年代下降可能是由于移民造成的。）
但原因是什么呢？其中最主要的原因被归结于经济发展
荷兰的PPP和成年男子身高中位数是有正相关的。经济好了，吃喝卫生运动条件都大幅改善了。身高在这一百年里，从164直飙184（整整二十公分）。反观中国，经济腾飞不过30年，食物匮乏或者不丰富的记忆甚至在现在很多20多岁人的儿时记忆里还很深刻。但可以预期，如果食物、教育、医疗条件都上来了，平均身高也就一两代人事情（当然身体素质还有其他方便，但大型化发展也能部分反应人群的身体素质）。因此，我不觉得黄种人是真的较差。（当然，你要举日本人的例子也没办法，他们长高估计还得多努力几代，哈哈。）
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这里和大家探讨一个问题。有的朋友说，我这数据是拉郎配。因为相关性correlation并不能代表因果，所以说答案是胡扯。
当然，相关性不能代表因果相关。比如有些人说可乐消费量增加和犯罪率提升很可能没有关系。的确如此，看到相关性高的两组数据时，我们需要好好想想这其中是不是有因果联系。然而，这个不代表就一定没有因果啊。只要两者之间的相关能用合理的逻辑解释，就很可能存在因果联系。大家用脑子想想，要是所有相关性都是胡扯的话，那么我们为啥还要学相关性检验这类的统计学方法呢。不要学了两天统计学后，就以为自己什么都懂了，教条得不行不行的，好不好。
