Comment corrélation statistique et de causalité sont différents
De tous les problèmes statistiques mal compris, celui qui est peut-être le plus problématique est la mauvaise utilisation des concepts de corrélation et causalité. Corrélation, comme un terme statistique, est la mesure dans laquelle les deux variables numériques ont une relation linéaire (autrement dit, une relation qui augmente ou diminue à une vitesse constante). Voici trois exemples de variables corrélées:
Le nombre de fois où un grillon gazouille par seconde est fortement liée à Température- quand il fait froid dehors, ils gazouillent moins fréquemment, et que la température se réchauffe, ils gazouillent à un rythme sans cesse croissant. En termes statistiques, vous dire le nombre de gazouillis de cricket et de la température ont une forte corrélation positive.
Le nombre de crimes (par habitant) a souvent été trouvé pour être liée au nombre d'agents de police dans une zone donnée. Lorsque plus de policiers patrouillent la zone, la criminalité tend à être inférieur, et quand moins de policiers sont présents dans la même zone, la criminalité tend à être plus élevé. En termes statistiques, nous dire le nombre de policiers et le nombre de crimes ont une forte corrélation négative.
La consommation de crème glacée (chopines par personne) et le nombre de meurtres à New York sont positivement corrélés. Autrement dit, que la quantité de crème glacée vendue par personne augmente, le nombre de meurtres augmente. Etrange mais vrai!
Mais la corrélation comme une statistique ne sont pas en mesure d'expliquer pourquoi ou Comment la relation entre les deux variables, X et y, exists- seulement qu'il existe.
Lien de causalité va un peu plus loin que la corrélation, indiquant qu'un changement dans la valeur de la X variable provoquera un changement dans la valeur de la y variable. Trop de fois dans la recherche, dans les médias ou dans la consommation publique des résultats statistiques, ce saut est faite quand il ne devrait pas être. Par exemple, vous ne pouvez pas prétendre que la consommation de crème glacée les causes une augmentation des taux de meurtre, simplement parce qu'ils sont corrélés. En fait, l'étude a montré que la température était positivement corrélée avec les ventes et les meurtres de crème glacée. Quand pouvez-vous faire le saut du lien de causalité? Le cas le plus convaincant est quand une expérience bien conçue est mené exclut d'autres facteurs qui pourraient être liés aux résultats.
Vous pouvez vous trouvez vouloir passer à une relation de cause à effet quand une corrélation est found- chercheurs, les médias, et le public en général le faire tout le temps. Cependant, avant de tirer des conclusions, regarder comment les données ont été recueillies et / ou attendre de voir si d'autres chercheurs sont en mesure de reproduire les résultats (la première chose qu'ils essaient de faire, après quelqu'un d'autre “ révolutionnaire résultat ” sur les ondes).
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