Como correlação estatística e causa são diferentes
De todas as questões estatísticas incompreendidos, o que é talvez o mais problemático é o abuso dos conceitos de correlação e causalidade. Correlação, como um termo estatístico, é a medida em que duas variáveis numéricas têm uma relação linear (isto é, uma relação que aumenta ou diminui a uma velocidade constante). Seguem-se três exemplos de variáveis correlacionadas:
O número de vezes que um grilos por segundo está fortemente relacionada à TEMPERATURA quando está frio lá fora, eles gorjeiam com menos frequência, e como a temperatura aquece, eles gorjeiam em um ritmo cada vez maior. Em termos estatísticos, você diz que o número de silvos de críquete e temperatura têm uma forte correlação positiva.
O número de crimes (per capita) tem sido frequentemente encontrado para ser relacionado com o número de policiais em uma determinada área. Quando mais policiais patrulham a área, a criminalidade tende a ser menor, e quando menos policiais estão presentes na mesma área, crime tende a ser maior. Em termos estatísticos dizemos que o número de policiais eo número de crimes tem uma forte correlação negativa.
O consumo de sorvete (pintas por pessoa) e o número de assassinatos em Nova Iorque estão positivamente correlacionados. Isto é, como a quantidade de sorvete vendido por pessoa aumenta, o número de aumentos assassina. Estranho mas verdade!
Mas correlação como uma estatística não é capaz de explicar porque ou como a relação entre as duas variáveis, x e Y, exists- apenas que ele existe.
causação vai um passo além do que correlação, indicando que uma mudança no valor do x variável vai causar uma alteração no valor da y variável. Muitas vezes na pesquisa, nos meios de comunicação, ou no consumo público de resultados estatísticos, o salto é feito quando não deve ser. Por exemplo, você não pode reivindicar que o consumo de sorvete causas um aumento nas taxas de assassinato só porque eles estão correlacionados. De fato, o estudo mostrou que a temperatura foi positivamente correlacionada com as vendas de sorvete e assassinatos. Quando você pode dar o salto causalidade? O caso mais interessante é quando um experimento bem projetado é conduzida que exclui outros fatores que poderiam estar relacionados com os resultados.
Você pode encontrar-se querer saltar para uma relação de causa e efeito quando uma correlação é pesquisadores Fundador,, a mídia eo público em geral fazê-lo o tempo todo. No entanto, antes de fazer quaisquer conclusões, olhar para a forma como os dados foram recolhidos e / ou esperar para ver se outros pesquisadores são capazes de replicar os resultados (a primeira coisa que eles tentam fazer depois de outra pessoa # Resultado de 147 inovador # 148- atinge as ondas de rádio).