Зміст
Кореляція передбачає асоціацію між двома змінними. Причинність показує, що одна змінна безпосередньо впливає на зміну іншої. Хоча кореляція може означати причинно-наслідкові зв’язки, це відрізняється від причинно-наслідкових зв’язків. Наприклад, якщо дослідження виявляє позитивну кореляцію між щастям та бездітністю, це не означає, що діти викликають нещастя. Насправді кореляція може бути цілком випадковою, наприклад, низький ріст Наполеона та його прихід до влади. Навпаки, якщо експеримент показує, що передбачуваний результат невід'ємним результатом маніпулює певною змінною, дослідники впевнені у причинності, що також позначає кореляцію.
Приклади кореляції
Статистичні тести вимірюють ймовірність того, чи пов’язана кореляція випадковою чи випадковою асоціацією. Знання про існування статистично значущої взаємозв'язку між змінними корисно багато в чому. Наприклад, маркетологи вивчають співвідношення між рекламними зусиллями та продажами. Фермери оцінюють співвідношення між використанням пестицидів та врожайністю сільськогосподарських культур. Соціологи вивчають співвідношення між бідністю та рівнем злочинності для виявлення стратегій втручання. Кореляції також можуть бути негативними в напрямку, наприклад, збільшення цін на продукти, коли пропозиція продовольства падає під час посухи.
Приклади причинності
Якщо вітер повалить дерево, це причина і наслідок. Інші причинно-наслідкові зв’язки є складнішими. Наприклад, коли вчені бачать перспективні результати від введення нового препарату в дослідженнях на людях, вони повинні бути впевнені, що препарат викликає зміни, а не інші фактори, такі як модифікація дієти або способу життя учасників. Докази повинні визнати причинну причину. Недостатньо доказів може призвести до помилкових тверджень про вилікування та помилкових переконань щодо причин. Під час середньовіччя полювання на відьом відбулося через те, що жителі села приписували голод та страждання присутністю чаклунства.