Back to chapter

1.6:

Корреляция и этиология

JoVE Core
Biologia
É necessária uma assinatura da JoVE para visualizar este conteúdo.  Faça login ou comece sua avaliação gratuita.
JoVE Core Biologia
Correlation and Causation

Idiomas

COMPARTILHAR

Результаты эксперимента дают возможность предположить, что независимые и зависимые переменные связаны. Взаимосвязь между переменными, корреляция может быть положительной, когда обе переменные увеличиваются или уменьшаются вместе, или отрицательной, когда одна увеличивается, а другая переменная уменьшается. Кроме того, отношения между переменными могут отсутствовать.Чтобы определить, отражает ли наблюдаемая корреляция непосредственную причину ассоциации, причинную связь, необходимо провести дополнительные контрольные эксперименты. Например, если исследователь стремится определить причину потери хвоста в пяти различных популяциях гекконов, и находит уменьшение в количестве гекконов без хвостов, в то время как количество паразитов у ворон увеличивается, это приведёт к отрицательной корреляции, и можно было бы заключить что вороньи паразиты непосредственно не являются причиной потери хвоста у гекконов. Однако, если исследователь посчитал количество ворон в каждой локации, возможно, он нашёл положительную корреляцию между количеством ворон и количеством бесхвостых гекконов.И после изучения содержания желудка вороны, он бы также нашёл недостающие хвосты гекконов. Таким образом, количество ворон непосредственно определяет число хвостов, потерянных гекконами.

1.6:

Корреляция и этиология

Обзор

Статистические тесты могут вычислить, существует ли связь или корреляция между независимыми и зависимыми переменными. Косвенная связь переменных означает корреляцию, в то время как прямая связь показывает причинно-следственную связь. Если установлено, что между переменными нет никакой связи, то корреляция является совпадением.

Корреляция против причинно-следственной связи

Если зависимая переменная увеличивается или уменьшается при увеличении независимой переменной, говорят, что существует, соответственно, положительная или отрицательная корреляция между двумя переменными. Если эта связь является косвенной, то это связано с корреляцией. Однако прямая связь будет означать причинно-следственную связь.

Например, если исследователь хочет определить причину потери хвоста в пяти различных популяциях гекконов и находит отрицательную связь между количеством гекконов без хвостов и количеством паразитических клещей у ворон, этот результат будет представлять собой отрицательную корреляцию и указывает на то, что паразит вороны непосредственно не вызывает потерю хвоста у гекконов.

Однако, если вороны были подсчитаны вблизи каждой популяции гекконов, положительная связь между количеством ворон и бесхвостых гекконов, возможно, была найдена. Если бы после изучения содержимого желудков ворон были обнаружены недостающие хвосты гекконов, количество ворон напрямую определило бы количество хвостов, потерянных гекконами, что указывает на причинно-следственную связь. Если бы хвосты геккона не были найдены в желудках ворон, то корреляция могла бы быть случайной.

Важно отметить, что в этом примере существует отрицательная корреляция между количеством ворон и числом паразитических клещей вороны. В действительности, число вороньих паразитов, вероятно, возрастет с увеличением числа ворон, то есть налицо положительная корреляция. В этом сценарии количество клещей вороны также будет положительно коррелировать с количеством бесхвостых ящериц. Однако, в отличие от взаимосвязи между популяциями ворон и бесхвостых ящериц, численность клещей и бесхвостых ящериц не связаны между собой причинно-следственной связью.