, Когда положительная корреляция доказывает причинность?

The danger of mixing up causality and correlation: Ionica Smeets at TEDxDelft (Апрель 2025)

The danger of mixing up causality and correlation: Ionica Smeets at TEDxDelft (Апрель 2025)
AD:
, Когда положительная корреляция доказывает причинность?
Anonim
a:

Корреляция, положительная или отрицательная, никогда не подразумевает причинности. В статистике термин корреляция используется для описания взаимосвязи между двумя или более переменными. Корреляции положительны, когда увеличение частоты одной переменной сопровождается увеличением частоты другой переменной. Отрицательными корреляциями было бы обратное: уменьшение одной переменной в частоте сопровождалось уменьшением частоты другой переменной. Корреляция может быть ценным инструментом для статистического анализа, но она не может подразумевать причинность из-за того, что статистики называют смешающими переменными.

Смешивающие переменные влияют на отношения между двумя или более другими переменными способами, которые часто не обнаруживаются или неизмеримы. Guardian ссылается на корреляцию между курением и раком легких как хороший пример того, как смешающие переменные могут путать процесс корреляционного анализа. В этом случае наблюдалась очевидная положительная корреляция между увеличением курения и увеличением случаев рака легких. Тем не менее, аналитики не смогли окончательно определить, что сам по себе курильщик несет ответственность за увеличение из-за других факторов, таких как внедрение более совершенных диагностических процедур и увеличение промышленного и связанного с трафиком загрязнения. Поскольку все эти переменные были важны для определения причинности роста случаев рака легких, они омрачали связь между курением и раком легких и затрудняли точное определение точных отношений.

AD:

Это не означает, что корреляции не могут дать аналитикам лучшее понимание того, как две переменные влияют друг на друга, но эти типы анализа не могут обеспечить абсолютную уверенность. В случае курения и рака легких потребовалось более 40 000 врачей и многолетнее интенсивное исследование, чтобы с высокой степенью уверенности установить истинную связь между этими двумя переменными. При всем этом, чем сильнее корреляция между двумя переменными, положительная или отрицательная, тем больше вероятность того, что в игре есть хотя бы некоторое количество причинности. Если проанализировать корреляцию в финансовых целях, попробуйте исследовать, как это делают профессиональные финансовые учреждения.

AD: