В економічній науці дуже важливо знати, що таке кореляція, а що - причинність. Також велика різниця між ними, враховуючи, що це два слова статистичної мови, які сьогодні широко використовуються в новинах.Відсутність знань або плутанина між кореляцією та причинно-наслідковим зв’язком може призвести до нерозуміння того, що вони нам говорять. Навіть засоби масової інформації можуть використовувати ці терміни з наміром ввести нас в оману. Ми повинні пам’ятати цю фразу, оскільки згодом це матиме сенс: кореляція не передбачає причинності.
Концептуальна різниця між кореляцією та причинністю
Ми збираємось представити терміни, пояснити їх та розмежувати на двох прикладах:
- Причинність: Згідно з RAE це означає: "Причина, походження, початок". Це слово використовується для встановлення зв'язку між причиною та наслідком. Тобто, йдеться про мотиви, що походять із «чогось». Наприклад, якщо торкнутися вогню, це спричинить опік.
Існує причинно-наслідковий зв’язок, оскільки це те, що трапляється однозначно і що доведено, дотик до вогню завжди обпекає вас.
- Співвідношення: Згідно з RAE це означає: "Листування або взаємні відносини між двома або більше речами або серією речей". У цьому випадку відносини, що встановлюються, стосуються простої відповідності чи подібності, а не походження. Наприклад, існує залежність між кількістю церков у місті та кількістю алкоголіків у ньому.
Можливо, ви навіть були вражені прочитанням попереднього речення, це правда! Навіть якщо ви не думаєте неправильно, я сказав, що існує взаємозв'язок, але жодного разу я не сказав, що одне викликає інше. У цьому випадку за третьою змінною, яка не розглядається в моєму реченні, стоїть кореляція з двома, і це буде пояснювальною змінною. Я, звичайно, кажу про кількість населення, яке є в цьому місті, більше населення, більше церков і більше населення, більше алкоголіків. Див. Коефіцієнт лінійної кореляції
Тому ми бачили, що вони рухаються в одному напрямку, і тому існує взаємозв'язок між цими двома речами, але той факт, що церков більше, не означає, що алкоголіків більше.
За допомогою цього останнього прикладу ми змогли чітко побачити різницю між цими двома термінами, і ця кореляція не означає причинності.
Можуть бути співвідношення та випадковість
Також може бути випадковий зв’язок. Це, за чистим збігом обставин. Як видно з наведеного графіку. Графік порівнює продажі органічної їжі в мільйонах доларів із кількістю людей з діагнозом аутизм. Два збільшуються в тандемі, тоді існує кореляція, але немає жодної причини, яка б їх об’єднувала.
Теоретичний та практичний урок цієї різниці вчить нас бути обережними, навчаючись інтерпретувати дані. Поки не існує кореляції, це означає, що одна змінна спричиняє іншу. Таким чином, важливо дуже добре розуміти різницю між кореляцією та причинно-наслідковим зв’язком. Це допоможе нам не робити помилок під час проведення досліджень чи досліджень.
