В экономике очень важно знать, что такое корреляция, а что причинность. Также большая разница между ними, учитывая, что это два слова статистического языка, которые сегодня широко используются в новостях.Недостаток знаний или путаница между корреляцией и причинностью может привести к неправильному пониманию того, что они нам говорят. Даже средства массовой информации могут использовать эти термины с намерением ввести нас в заблуждение. Мы должны запомнить эту фразу, так как позже она обретет смысл: корреляция не подразумевает причинно-следственной связи.
Концептуальная разница между корреляцией и причинностью
Мы собираемся ввести термины, объяснить их и различить их на двух примерах:
- Причинная связь: Согласно РАЭ это означает: «Причина, происхождение, начало». Это слово используется для установления связи между причиной и следствием. То есть это относится к мотивам, порождающим «что-то». Например, прикосновение к огню вызывает ожог.
Существует причинно-следственная связь, поскольку это происходит однозначно и доказано, прикосновение к огню всегда обжигает вас.
- Корреляция: Согласно RAE это означает: «Соответствие или взаимные отношения между двумя или более вещами или рядом вещей». В этом случае устанавливаются отношения простого соответствия или сходства, а не происхождения. Например, существует зависимость между количеством церквей в городе и количеством алкоголиков в нем.
Возможно, вы даже были шокированы, прочитав предыдущее предложение, это правда! Даже если вы не ошибаетесь, я сказал, что существует корреляция, но никогда не говорил, что одно вызывает другое. В этом случае за третьей переменной, не учтенной в моем предложении, будет корреляция с двумя, и это будет объясняющая переменная. Я говорю, конечно, о количестве населения в этом городе, о большем количестве населения, большем количестве церквей и большем количестве населения, большем количестве алкоголиков. См. Коэффициент линейной корреляции
Таким образом, мы видели, что они движутся в одном направлении, и, следовательно, между этими двумя вещами существует корреляция, но тот факт, что церквей больше, не означает, что алкоголиков стало больше.
В этом последнем примере мы смогли ясно увидеть разницу между двумя терминами и то, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи.
Может быть корреляция и случайность
Возможна и случайная корреляция. Это чистое совпадение. Как видно на представленном графике. На графике сравниваются продажи органических продуктов питания в миллионах долларов с количеством людей с диагнозом аутизм. Двое увеличиваются в тандеме, значит, есть корреляция, но нет причины, объединяющей их.
Теоретический и практический урок этого различия учит нас быть осторожными при обучении интерпретации данных. Пока существует корреляция, это означает, что одна переменная вызывает другую. Таким образом, важно очень хорошо понимать разницу между корреляцией и причинностью. Это поможет нам не ошибаться при проведении исследований или исследований.