A korelasi kuat mungkin menunjukkan kausalitas, tetapi mungkin terdapat penjelasan lain dengan mudah: Ia mungkin hasil daripada peluang rawak, di mana pembolehubah kelihatan berkaitan, tetapi terdapat tiada hubungan asas yang benar.
Bolehkah anda membayangkan sebab musabab?
Dalam statistik, sebab musabab agak rumit. Seperti yang anda pasti pernah dengar, korelasi tidak semestinya membayangkan sebab. Perkaitan atau korelasi antara pembolehubah hanya menunjukkan bahawa nilai berbeza bersama-sama. Ia tidak semestinya mencadangkan bahawa perubahan dalam satu pembolehubah menyebabkan perubahan dalam pembolehubah yang lain.
Adakah kausalitas membayangkan korelasi?
Walaupun sebab dan korelasi boleh wujud pada masa yang sama, korelasi tidak menunjukkan sebab. Penyebab secara eksplisit terpakai pada kes di mana tindakan A menyebabkan hasil B. … Walau bagaimanapun, kita tidak boleh begitu sahaja menganggap sebab musabab walaupun kita melihat dua peristiwa berlaku, nampaknya bersama-sama, di hadapan mata kita.
Bolehkah anda menentukan kausaliti?
Punca hanya boleh ditentukan daripada eksperimen yang direka bentuk yang sesuai. Dalam eksperimen sedemikian, kumpulan yang serupa menerima rawatan yang berbeza, dan hasil setiap kumpulan dikaji. Kita hanya boleh membuat kesimpulan bahawa rawatan menyebabkan kesan jika kumpulan mempunyai hasil yang ketara berbeza.
Bolehkah anda membuat kesimpulan sebab akibat?
Punca (pembolehubah bebas) mesti mendahului kesan (pembolehubah bersandar) dalam masa. … Dua pembolehubah ialahberkorelasi secara empirik antara satu sama lain.
