Ekonomikā ir ļoti svarīgi zināt, kas ir korelācija un kas ir cēloņsakarība. Arī lielā atšķirība starp tiem, jo tie ir divi statistikas valodas vārdi, kas mūsdienās tiek plaši izmantoti ziņās.
Zināšanu trūkums vai neskaidrības starp korelāciju un cēloņsakarību var novest pie pārpratuma par to, ko viņi mums saka. Pat plašsaziņas līdzekļi var lietot šos terminus ar nolūku, lai mēs apjuktu. Mums šī frāze ir jāatceras, jo vēlāk tai būs jēga: korelācija nenozīmē cēloņsakarību.
Konceptuāla atšķirība starp korelāciju un cēloņsakarību
Mēs iepazīstināsim ar terminiem, tos izskaidrosim un atšķirsim, izmantojot divus piemērus:
- Cēloņsakarība: Saskaņā ar RAE tas nozīmē: "Cēlonis, izcelsme, sākums". Tas ir vārds, ko izmanto, lai noteiktu saikni starp cēloni un sekām. Tas ir, tas attiecas uz motīviem, kas rada "kaut ko". Piemēram, pieskaroties ugunij, tas izraisa apdegumu.
Pastāv cēloņsakarība, jo tas ir kaut kas, kas notiek nepārprotami un ir pierādīts, pieskaršanās ugunij vienmēr tevi sadedzina.
- Korelācija: saskaņā ar RAE tas nozīmē: "Atbilstība vai savstarpēja saistība starp divām vai vairākām lietām vai lietu sērijām." Šajā gadījumā izveidotās attiecības ir vienkāršas atbilstības vai līdzības, nevis izcelsmes attiecības. Piemēram, pastāv korelācija starp baznīcu skaitu pilsētā un alkoholiķu skaitu pilsētā.
Iespējams, jūs pat esat šokā, izlasot iepriekšējo teikumu, tā ir taisnība! Pat ja jūs nedomājat nepareizi, es esmu teicis, ka pastāv korelācija, bet ne reizi neesmu teicis, ka viena lieta izraisa otru. Šajā gadījumā aiz trešais mainīgais, kas manā teikumā nav ņemts vērā, ir saistīts ar abiem, un tas būtu skaidrojošais mainīgais. Es, protams, runāju par iedzīvotāju skaitu, kas ir šajā pilsētā, vairāk iedzīvotāju, vairāk baznīcu un vairāk iedzīvotāju, vairāk alkoholiķu. Skatīt lineārās korelācijas koeficientu
Tāpēc mēs esam redzējuši, ka viņi virzās vienā virzienā, un tāpēc starp abām lietām pastāv korelācija, bet tas, ka ir vairāk baznīcu, nenozīmē, ka ir vairāk alkoholiķu.
Izmantojot šo pēdējo piemēru, mēs varējām skaidri redzēt atšķirību starp diviem terminiem, un šī korelācija nenozīmē cēloņsakarību.
Var būt korelācija un nejaušība
Korelācija var būt arī nejauša. Tas ir tīras sakritības dēļ. Kā redzams parādītajā grafikā. Diagrammā ir salīdzināti bioloģiskās pārtikas pārdošanas apjomi miljonos dolāru ar to cilvēku skaitu, kuriem diagnosticēts autisms. Abi pieaug tandēmā, tad pastāv korelācija, bet nav iemesla, kas tos vieno.
Šīs atšķirības teorētiskā un praktiskā nodarbība māca mums būt uzmanīgiem, mācoties interpretēt datus. Ja vien pastāv korelācija, tas nozīmē, ka viens mainīgais izraisa otru. Tādējādi ir svarīgi ļoti labi saprast atšķirību starp korelāciju un cēloņsakarību. Tas mums palīdzēs nepieļaut kļūdas, veicot pētījumus vai pētījumus.