A közgazdaságtanban nagyon fontos tudni, hogy mi a korreláció és mi az ok-okozati összefüggés. A köztük lévő nagy különbség is, tekintve, hogy két statisztikai nyelvű szóról van szó, amelyeket manapság széles körben használnak a hírek.
Az ismeretek hiánya vagy a korreláció és az ok-okozati összefüggés közötti tévedés ahhoz vezethet, hogy félreértjük, amit mondanak nekünk. Még a média is használhatja ezeket a kifejezéseket azzal a szándékkal, hogy összezavarodjunk. Emlékeznünk kell erre a kifejezésre, mert később lesz értelme: a korreláció nem jelent ok-okozati összefüggést.
Fogalmi különbség a korreláció és az ok-okozati összefüggés között
Két példán keresztül bemutatjuk a kifejezéseket, elmagyarázzuk és megkülönböztetjük őket:
- Ok- okozati összefüggés: A RAE szerint jelentése: "Ok, eredet, kezdet". Ez egy olyan szó, amelyet az ok és az okozat közötti kapcsolat megállapítására használnak. Vagyis azokra a motívumokra vonatkozik, amelyekből „valami” származik. Például, ha megérinti a tüzet, égési sérülést okoz.
Van ok-okozati összefüggés, hiszen ez egy olyan dolog, ami egyértelműen megtörténik, és ez bizonyított, a tűz érintése mindig megéget.
- Összefüggés: A RAE szerint ez azt jelenti: "Két vagy több dolog vagy dolgok sorozata közötti megfelelés vagy kölcsönös kapcsolat." Ebben az esetben a megállapított kapcsolat egyszerű megfeleltetés vagy hasonlóság, nem pedig eredet. Például összefüggés van egy város templomainak száma és a városban élő alkoholisták száma között.
Még az is lehet, hogy megdöbbent az előző mondat olvasásakor, ez igaz! Még ha nem is gondolja rosszul, én azt mondtam, hogy van összefüggés, de soha nem mondtam, hogy az egyik okozza a másikat. Ebben az esetben egy harmadik, a mondatomban nem vett változó mögött állna, amely korrelál a kettővel, és ez lenne a magyarázó változó. Természetesen a város lakosságának számáról beszélek, több népesség, több templom és több alkoholista. Lásd a lineáris korrelációs együtthatót
Láttuk tehát, hogy egy irányba haladnak, és ezért van összefüggés a két dolog között, de az, hogy több a gyülekezet, nem jelenti azt, hogy több az alkoholista.
Ezen az utolsó példán keresztül világosan láthattuk a különbséget a két kifejezés között, és hogy a korreláció nem utal ok-okozati összefüggésre.
Lehetséges összefüggés és véletlen
Véletlenül is lehet összefüggés. Ez tiszta véletlen. Amint az a grafikonon is látható. A grafikon a bioélelmiszerek millió dolláros eladásait hasonlítja össze az autizmussal diagnosztizált emberek számával. A kettő tandemben nő, akkor van összefüggés, de nincs ok, ami összekötné őket.
Ennek a különbségnek az elméleti és gyakorlati leckéje arra tanít, hogy óvatosnak legyünk az adatok értelmezésének megtanulásakor. Amíg nincs összefüggés, az azt jelenti, hogy az egyik változó okozza a másikat. Ezért fontos, hogy nagyon jól megértsük a korreláció és az ok-okozati összefüggés közötti különbséget. Ez segít abban, hogy ne kövessünk el hibákat tanulmányok vagy kutatások során.