Οι διαφορές μεταξύ συσχέτισης και αιτιώδους συνάφειας

Σ.Νταλί. Η αποσύνθεση της εμμονής της μνήμης

 Η συσχέτιση και η αιτιότητα είναι δύο   συγγενείς αλλά διακριτές έννοιες. Η πρώτη   αναφέρεται σε μια στατιστική συσχέτιση   μεταξύ μεταβλητών, όπου μια αλλαγή σε μια   μεταβλητή σχετίζεται με μια αλλαγή σε μια   άλλη. 

 Από την άλλη πλευρά, η αιτιότητα   συνεπάγεται ότι μια αλλαγή σε μια μεταβλητή   προκαλεί άμεσα μια αλλαγή σε μια άλλη. Ενώ   η συσχέτιση δεν συνεπάγεται αιτιότητα, η   αιτιότητα συνεπάγεται πάντα συσχέτιση.

Η βασική διαφορά μεταξύ τους είναι ότι ενώ η συσχέτιση υπονοεί απλώς μια σχέση μεταξύ μεταβλητών, αλλά δεν υποδηλώνει αιτιολογική σχέση μεταξύ τους, η αιτιώδης συνάφεια δεν συνεπάγεται μόνο σχέση, αλλά επιφέρει και αιτιατή σχέση.

Είναι απαραίτητο να γίνει διάκριση μεταξύ συσχέτισης και αιτιότητας επειδή:

Αποφεύγονται παρερμηνείας: Η σύγχυση της συσχέτισης με την αιτιότητα μπορεί να οδηγήσει σε εσφαλμένες υποθέσεις σχετικά με τη φύση της σχέσης μεταξύ των μεταβλητών

Αναγνωρίζονται πιθανοί παράγοντες σύγχυσης: Η αναγνώριση ότι η συσχέτιση δεν συνεπάγεται αιτιώδη συνάφεια βοηθά τους ερευνητές να αποφεύγουν να αποδίδουν ψευδείς συσχετισμούς σε πραγματικούς αιτιατούς δεσμούς

Σχεδιάζονται κατάλληλες παρεμβάσεις: Με τη διάκριση μεταξύ συσχέτισης και αιτιώδους συνάφειας, οι ερευνητές μπορούν να αναπτύξουν στοχευμένες παρεμβάσεις για τη δημιουργία αιτιατών σχέσεων

Βελτιώνεται ο σχεδιασμός λήψης αποφάσεων: Η ακριβής αξιολόγηση της σχέσης μεταξύ των μεταβλητών επιτρέπει στους ενδιαφερόμενους να λαμβάνουν σωστές αποφάσεις με βάση ισχυρά στοιχεία

Βελτιώνεται η κριτική σκέψη: Η κατανόηση της διάκρισης μεταξύ συσχέτισης και αιτιώδους συνάφειας προάγει την ανάλυση και ενθαρρύνει τους ερευνητές να αναζητήσουν πρόσθετα στοιχεία για να υποστηρίξουν ισχυρισμούς σχετικά με αιτιώδεις σχέσεις

Υποστηρίζεται η αποτελεσματική τεκμηρίωση: Ο σαφής καθορισμός των αποχρώσεων της συσχέτισης και της αιτιώδους συνάφειας διασφαλίζει ότι οι αναγνώστες κατανοούν πλήρως τις επιπτώσεις των ευρημάτων της έρευνας

Η εμπιστοσύνη στην ακριβή διάκριση των διαφορών μεταξύ συσχέτισης και αιτιώδους συνάφειας είναι θεμελιώδης για τη διεξαγωγή ορθών ερευνών και την προώθηση της αξιόπιστης διάδοσης της γνώσης

Οι άνθρωποι συνήθως κάνουν λάθη όταν συνάγουν την αιτιότητα από τη συσχέτιση λόγω παρεξηγήσεων σχετικά με τη φύση αυτών των στατιστικών σχέσεων.

Μερικά από τα πιο συχνά σφάλματα περιλαμβάνουν:

• Υποθέτοντας την αιτιότητα κατά την παρατήρηση μιας συσχέτισης: Ακριβώς επειδή δύο μεταβλητές συσχετίζονται, δεν προκύπτει απαραίτητα ότι η μία προκαλεί την άλλη.
• Παραβλέποντας πιθανές παρεμβαλλόμενες μεταβλητές: Η αποτυχία αναγνώρισης ότι μια τρίτη μεταβλητή μπορεί να επηρεάσει τόσο τις ανεξάρτητες όσο και τις εξαρτημένες μεταβλητές, οδηγεί σε μια ψευδή συσχέτιση.
• Εστιάζοντας αποκλειστικά στο μέγεθος του συντελεστή συσχέτισης: Οι υψηλοί συντελεστές συσχέτισης από μόνοι τους δεν εγγυώνται την αιτιότητα.
• Παραβλέποντας την αντίστροφη αιτιότητα: Μερικές φορές, υπάρχει  πλασματική εξάρτηση μιας μεταβλητής από μια άλλη ενώ  το αληθές μπορεί να είναι το αντίστροφο.
• Παραβλέποντας σφάλματα μέτρησης: Τα τελευταία μπορούν να εισαγάγουν «πλαστές» συσχετίσεις και να αποκρύψουν πραγματικές αιτιώδεις σχέσεις.
• Μεροληπτόντας στην επιλογή του δείγματος: Οι επιλεκτικές  δειγματοληψίες μπορούν να δημιουργήσουν λαθεμένες εκτιμήσεις των παραμέτρων του πληθυσμού και να παραμορφώσουν τις παρατηρούμενες συσχετίσεις.
• Εξάγοντας συμπεράσματα με βάση ανεπαρκή δεδομένα: Τα μικρά δείγματα ή οι μεμονωμένες μελέτες μπορούν να οδηγήσουν σε λανθασμένα συμπεράσματα σχετικά με την αιτιότητα.

Για να ελαχιστοποιηθούν αυτές οι παγίδες, είναι απαραίτητο να προσεγγίζουμε την ανάλυση δεδομένων με σκεπτικισμό, να εξετάζουμε διεξοδικά τις υποκείμενες υποθέσεις και να χρησιμοποιούνται πολλαπλές γραμμές αποδείξεων όποτε είναι δυνατόν.

Η αιτιότητα χωρίς συσχέτιση είναι ένα φαινόμενο όπου μια αλλαγή σε μια μεταβλητή προκαλεί αλλαγή σε μια άλλη, αλλά δεν υπάρχει στατιστική συσχέτιση μεταξύ των δύο μεταβλητών. Μερικά πραγματικά παραδείγματα αιτιότητας χωρίς συσχέτιση περιλαμβάνουν τους περιβαλλοντικούς παράγοντες, τις εκπαιδευτικές παρεμβάσεις και τις οικονομικές πολιτικές, όπου μπορεί να μην υπάρχει στατιστική συσχέτιση μεταξύ της αναφερόμενης κατάστασης / ενέργειας και του αποτελέσματος λόγω ατομικής μεταβλητότητας και άλλων παραγόντων.

Για να αποφευχθεί η σύγχυση της συσχέτισης με την αιτιώδη συνάφεια, είναι σημαντικό να εξετάσετε εναλλακτικές εξηγήσεις, να χρησιμοποιήσετε πειραματικά σχέδια, να είστε προσεκτικοί με τις μελέτες παρατήρησης, να εξετάσετε τη δύναμη της συσχέτισης, να χρησιμοποιήσετε πολλαπλές πηγές αποδεικτικών στοιχείων και να αποφύγετε την εξαγωγή συμπερασμάτων που βασίζονται σε ανεπαρκή στοιχεία.