Majandusteaduses on väga oluline teada, mis on korrelatsioon ja mis on põhjuslikkus. Samuti suur erinevus nende vahel, arvestades, et need on kaks statistikakeele sõna, mida tänapäeval uudistes laialdaselt kasutatakse.Korrelatsiooni ja põhjuslikkuse vaheliste teadmiste puudumine või segiajamine võib põhjustada valearusaama sellest, mida nad meile räägivad. Isegi meedia võib neid termineid kasutada eesmärgiga meid eksitada. Me peame seda fraasi meeles pidama, sest hiljem on see mõistlik: korrelatsioon ei tähenda põhjuslikkust.
Kontseptuaalne erinevus korrelatsiooni ja põhjuslikkuse vahel
Tutvustame termineid, selgitame neid ja eristame neid kahe näite abil:
- Põhjuslikkus: RAE järgi tähendab see: "Põhjus, päritolu, algus". See on sõna, mida kasutatakse põhjuse ja tagajärje vahelise suhte loomiseks. See tähendab, et see viitab motiividele, mis pärinevad "millestki". Näiteks kui puudutate tuld, põhjustab see põletust.
Põhjuslik seos on olemas, kuna see juhtub üheselt ja on tõestatud, et tule puudutamine põletab teid alati.
- Seos: RAE sõnul tähendab see: "kirjavahetus või vastastikune suhe kahe või enama asja või asjade seose vahel." Sel juhul on loodud suhe lihtne kirjavahetus või sarnasus, mitte päritolu. Näiteks on korrelatsioon linna kirikute arvu ja alkohoolikute arvu vahel.
Võib-olla olete eelmise lause lugemisest isegi šokeeritud, see on tõsi! Isegi kui te ei arva valesti, olen öelnud, et korrelatsioon on olemas, kuid pole kunagi öelnud, et üks asi põhjustab teist. Sel juhul oleks kolmanda muutuja taga, mida minu lauses ei käsitleta, mis on korrelatsioonis nende kahega ja see oleks selgitav muutuja. Ma räägin muidugi selle linna elanike arvust, rohkem rahvast, rohkem kirikuid ja rohkem alkohoolikuid. Vaadake lineaarset korrelatsioonikordajat
Seetõttu oleme näinud, et nad liiguvad samas suunas ja seetõttu on nende kahe asja vahel seos, kuid see, et kirikuid on rohkem, ei tähenda, et alkohoolikuid oleks rohkem.
Selle viimase näite abil oleme suutnud selgelt näha erinevust kahe mõiste vahel ja see seos ei tähenda põhjuslikkust.
Võib olla seos ja juhus
Samuti võib korrelatsioon olla juhuslikult. See on puht juhus. Nagu on näha näidatud graafikult. Graafikul võrreldakse orgaanilise toidu müüki miljonites dollarites autismiga diagnoositud inimeste arvuga. Mõlemad tandem suurenevad, siis on korrelatsioon, kuid pole ühtegi põhjust, mis neid ühendaks.
Selle erinevuse teoreetiline ja praktiline õppetund õpetab meid olema ettevaatlik andmete tõlgendamise õppimisel. Mitte nii kaua, kuni korrelatsioon on olemas, tähendab see, et üks muutuja põhjustab teise. Seega on oluline väga hästi mõista erinevust korrelatsiooni ja põhjuslikkuse vahel. See aitab meil mitte teha vigu uuringute või uuringute läbiviimisel.
