Под ложной связью понимается видимость причинно-следственной связи между переменными, хотя на самом деле ее не существует.
Во многих случаях оказывается, что между переменными существуют причинно-следственные связи, хотя на самом деле их нет. Эта кажущаяся связь может возникнуть случайно. Во многих случаях коэффициент корреляции между переменными значим и между ними нет причинно-следственной связи. То есть, очевидно, одна переменная вызывает другую, хотя они не имеют к этому никакого отношения.
Пример ложных отношений
Примером ложной взаимосвязи может быть взаимосвязь между ростом детей от 12 до 18 лет и знанием математики.
По мере взросления дети становятся выше. По мере взросления дети прогрессируют в течение года, изучая математику и решая более сложные задачи. Предположим, мы собираем статистическую выборку детей от 12 до 18 лет.
Мы могли видеть, что по мере увеличения их роста (они становятся старше) они могут решать более сложные математические задачи, но заставляет ли рост этих детей больше знать математику? Очевидно нет. Это происходит из-за третьей переменной, называемой «конфаундер» или «скрытая переменная». В этом случае скрытая переменная - интеллектуальные способности.
По мере того, как дети становятся старше, их интеллектуальные способности и навыки счета улучшаются. Эти дети способны решать все более сложные задачи, на которые они не были способны, когда были младше. Учитывая, что по мере того, как они становятся старше и развивают свои интеллектуальные способности, они становятся выше, может показаться, что существует причинно-следственная связь между ростом детей и их математическими навыками. Это просто совпадение, потому что быть выше или ниже не означает обладать большими математическими способностями. Таким образом, одна переменная не вызывает и не объясняет другую.
Разница между корреляцией и причинностью
В подобных примерах появилась фраза «корреляция не подразумевает причинно-следственной связи». Смотрите разницу между корреляцией и причинностью.
Вы должны быть осторожны и применять логику. Может случиться так, что при отображении различных переменных на графиках может показаться, что они связаны друг с другом. Однако реальность такова, что мы сталкиваемся с ложными отношениями. В зависимости от того, какой тип графика мы используем и масштаб, который мы применяем, мы можем найти, по-видимому, очень убедительные взаимосвязи. Поэтому при поиске причинно-следственной связи между переменными графического представления и простых вычислений недостаточно.