Zawartość
Korelacja sugeruje związek między dwiema zmiennymi. Przyczynowość pokazuje, że jedna zmienna bezpośrednio wpływa na zmianę w drugiej. Chociaż korelacja może oznaczać przyczynowość, jest to inna niż relacja przyczynowo-skutkowa. Na przykład, jeśli badanie wykazuje pozytywną korelację między szczęściem a byciem bezdzietnym, nie oznacza to, że dzieci powodują nieszczęście. W rzeczywistości korelacje mogą być całkowicie przypadkowe, takie jak niski wzrost Napoleona i jego wzrost do władzy. Natomiast jeśli eksperyment pokazuje, że przewidywany wynik niezawodnie wynika z manipulacji określoną zmienną, badacze są bardziej przekonani o przyczynowości, co również oznacza korelację.
Przykłady korelacji
Testy statystyczne mierzą prawdopodobieństwo tego, czy korelacja wynika z przypadkowego lub nielosowego powiązania. Wiedza o istnieniu statystycznie istotnej zależności między zmiennymi jest przydatna na wiele sposobów. Na przykład badacze marketingu przyglądają się korelacjom między działaniami reklamowymi a sprzedażą. Rolnicy oceniają korelację między stosowaniem pestycydów a plonem. Naukowcy społeczni badają korelacje między wskaźnikiem ubóstwa a przestępczością, aby określić strategie interwencji. Korelacje mogą być również negatywne, np. Wzrost cen artykułów spożywczych, gdy podaż żywności spada podczas suszy.
Przykłady przyczynowości
Jeśli wiatr przewróci drzewo, to jest przyczyna i skutek. Inne związki przyczynowe są bardziej złożone. Na przykład, gdy naukowcy widzą obiecujące wyniki podawania nowego leku w badaniach na ludziach, muszą mieć pewność, że lek powoduje zmianę, a nie inne czynniki, takie jak modyfikacja diety lub stylu życia uczestników. Dowody muszą być przekonujące, aby stwierdzić przyczynowość. Niewystarczające dowody mogą prowadzić do fałszywych twierdzeń o lekarstwach i błędnych przekonań na temat przyczyn. W średniowieczu doszło do polowania na czarownice, ponieważ wieśniacy przypisywali głód i cierpienie obecności czarów.