Korelasyon ve Nedensellik

Genel bakış

İstatistiksel testler, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında bir ilişki veya korelasyon olup olmadığını hesaplayabilir. Değişkenlerin dolaylı bir ilişkisi bir korelasyonu ifade ederken, doğrudan bir ilişki nedenselliği gösterir. Değişkenler arasında bağlantı olmadığı belirlenirse, korelasyon bir tesadüftür.

Korelasyon ve Nedensellik

Bağımsız değişken arttığında bağımlı değişken artar veya azalırsa, iki değişken arasında sırasıyla pozitif veya negatif bir korelasyon vardır. Bu ilişki dolaylıysa, o zaman bir korelasyondan kaynaklanmaktadır. Bununla birlikte, doğrudan bir ilişki nedensellik anlamına gelecektir.

Örneğin, bir araştırmacı beş farklı geko popülasyonunda kuyruk kaybının nedenini belirlemek isterse ve kuyruksuz gekoların sayısı ile kargalarda bulunan parazitik kenelerin sayısı arasında negatif bir ilişki bulursa, bu sonuç negatif bir korelasyon oluşturur ve karga parazitinin gekolarda doğrudan kuyruk kaybına neden olmadığını gösterir.

Ancak, kargalar her bir geko popülasyonunun yakınında sayılmış olsaydı, karga sayısı ile kuyruksuz gekolar arasında pozitif bir ilişki bulunabilirdi. Kargaların mide içeriklerini inceledikten sonra, eksik geko kuyrukları keşfedilmiş olsaydı, kargaların sayısı gekoların kaybolan kuyruklarının sayısını doğrudan belirleyebilecekti – nedensellik gösteren. Geko kuyrukları kargaların midesinde bulunmasaydı, o zaman korelasyon tesadüfi olabilirdi.

Daha da önemlisi, bu örnekte, karga sayısı ile parazitik karga kenesi sayısı arasında negatif bir korelasyon vardır. Gerçekte, karga parazitlerinin sayısının, artan karga sayısı ile artması muhtemeldir, bu olumlu bir korelasyondur. Bu senaryoda, karga kenelerinin sayısı da kuyruksuz kertenkelelerin sayısı ile pozitif olarak ilişkilendirilecektir. Bununla birlikte, karga popülasyonları ile kuyruksuz kertenkeleler arasındaki ilişkinin aksine, kenelerin ve kuyruksuz kertenkelelerin sayıları nedensel olarak ilişkili değildir.