В этом блоге мы рассмотрим различия между корреляцией и причинно-следственной связью и почему одно не всегда подразумевает другое.

Введение

Когда две вещи связаны, естественно предположить, что одна является причиной другой. Однако то, что две переменные коррелированы, не означает, что одна вызывает другую. В этом блоге мы рассмотрим разницу между корреляцией и причинно-следственной связью, используя примеры из реальной жизни, чтобы проиллюстрировать, почему одно не всегда подразумевает другое.

Корреляция

Если мы поищем определение корреляции в Google, вот что мы получим:

Корреляция — это статистическая мера, выражающая степень линейной зависимости двух переменных (что означает, что они изменяются вместе с постоянной скоростью). Это распространенный инструмент для описания простых отношений без утверждения о причине и следствии.

Это нелегко понять, поэтому позвольте мне объяснить это с точки зрения непрофессионала.

Проще говоря:корреляция — это способ увидеть, связаны ли две вещи друг с другом.

Например, мы можем захотеть узнать, существует ли связь между тем, сколько кто-то тренируется, и тем, сколько он весит. Если мы обнаружим, что люди, которые больше тренируются, как правило, весят меньше, то мы можем сказать, что существует отрицательная корреляция между физическими упражнениями и весом.

Корреляция измеряется с помощью числа, называемого коэффициентом корреляции, который может варьироваться от -1 до 1. Коэффициент корреляции 0 означает отсутствие связи, а коэффициент -1 или 1 означает, что существует полная отрицательная или положительная связь соответственно. .Однако корреляция не означает, что одна вещь вызывает другую, это просто означает, что между ними существует связь.

причинность

Теперь, когда мы поняли корреляцию, давайте поймем, что означает причинность. Опять же, если мы поищем определение причинности в Google, мы получим следующее:

Причинно-следственная связь указывает на то, что одно событие является результатом возникновения другого события; то есть существует причинно-следственная связь между двумя событиями

Давайте поймем это немного яснее.

Причинно-следственная связь относится к взаимосвязи, при которой одно событие (причина) порождает второе событие (следствие), которое следует во времени и может быть разумно отнесено к первому событию. Другими словами, если A вызывает B, тогда изменения в А должны сопровождаться изменениями в В.

Примеры из реальной жизни

Теперь давайте рассмотрим пример из реальной жизни, чтобы понять, почему корреляция не подразумевает причинно-следственной связи.

Пример 1: продажи мороженого и уровень преступности

Предположим, мы наблюдаем сильную положительную корреляцию между продажами мороженого и уровнем преступности в городе. Означает ли это, что мороженое вызывает преступность?

Конечно, нет. Вместо этого связь между продажами мороженого и уровнем преступности, вероятно, связана с общей причиной: теплой погодой. По мере повышения температуры люди, как правило, едят больше мороженого, а также проводят больше времени на улице, что может увеличить вероятность совершения преступлений.

Пример 2: образование и доход

Существует сильная положительная корреляция между уровнем образования и доходом. Означает ли это, что образование обеспечивает более высокий доход?

Хотя образование может привести к более высокому доходу, это не всегда так. Есть и другие факторы, которые могут вызывать эту корреляцию, например, врожденные способности или семейное положение.

Пример 3: Использование ремней безопасности и количество погибших в автокатастрофах

Существует отрицательная корреляция между использованием ремней безопасности и смертностью в результате автомобильных аварий. Означает ли это, что использование ремней безопасности приводит к меньшему количеству смертельных случаев?

Абсолютно. Исследования показали, что использование ремней безопасности значительно снижает вероятность гибели людей в автомобильных авариях.

Заключение

В заключение, понимание разницы между корреляцией и причинно-следственной связью важно для принятия обоснованных решений. Зная об ограничениях обсервационных исследований, мы можем избежать ложных предположений о причине и следствии. Приведенные в этом блоге примеры из реальной жизни помогают проиллюстрировать, почему корреляция не всегда подразумевает причинно-следственную связь.