I økonomi er det meget vigtigt at vide, hvad der er sammenhæng og hvad der er årsagssammenhæng. Også den store forskel mellem dem, da de er to ord med statistisk sprog, der er meget udbredt i nyhederne i dag.Manglen på viden eller forvirring mellem sammenhæng og årsagssammenhæng kan føre til en misforståelse af det, de fortæller os. Selv medierne kan bruge disse vilkår med det formål at vildlede os. Vi skal huske denne sætning, da det senere vil give mening: sammenhæng indebærer ikke kausalitet.
Begrebsmæssig forskel mellem korrelation og kausalitet
Vi vil introducere vilkårene, forklare dem og differentiere dem gennem to eksempler:
- Årsag: Ifølge RAE betyder det: "Årsag, oprindelse, begyndelse". Det er et ord, der bruges til at etablere et forhold mellem en årsag og en virkning. Det vil sige, det henviser til de motiver, der stammer fra "noget". For eksempel, hvis du rører ved ild, forårsager det en forbrænding.
Der er en kausal sammenhæng, da det er noget, der sker utvetydigt, og som er bevist, at røre ved ilden brænder dig altid.
- Korrelation: Ifølge RAE betyder det: "Korrespondance eller gensidigt forhold mellem to eller flere ting eller en række ting." I dette tilfælde er forholdet, der er etableret, en simpel korrespondance eller lighed, ikke oprindelse. For eksempel er der en sammenhæng mellem antallet af kirker i en by og antallet af alkoholikere i den.
Du har måske endda været chokeret over at læse den foregående sætning, det er sandt! Selv hvis du ikke tænker forkert, har jeg sagt, at der er en sammenhæng, men på intet tidspunkt har jeg sagt, at den ene ting forårsager den anden. I dette tilfælde ville der være bag en tredje variabel, der ikke er taget i betragtning i min sætning, og som er korreleret med de to, og det ville være den forklarende variabel. Jeg taler naturligvis om mængden af befolkning, der er i byen, mere befolkning flere kirker og mere befolkning flere alkoholikere. Se lineær korrelationskoefficient
Derfor har vi set, at de bevæger sig i samme retning, og at der derfor er en sammenhæng mellem de to ting, men det faktum, at der er flere kirker, betyder ikke, at der er flere alkoholikere.
Gennem dette sidste eksempel har vi været i stand til klart at se forskellen mellem de to termer, og at sammenhæng ikke indebærer kausalitet.
Der kan være sammenhæng og chance
Der kan også være en sammenhæng ved en tilfældighed. Dette er ved rent tilfældigt. Som det kan ses i den viste graf. Grafen sammenligner salg i millioner af dollars økologisk mad med antallet af personer, der er diagnosticeret med autisme. De to øges i tandem, så er der en sammenhæng, men der er ingen årsag, der forener dem.
Den teoretiske og praktiske lektion af denne forskel lærer os at være forsigtige, når vi lærer at fortolke dataene. Ikke så længe der er en sammenhæng, betyder det, at den ene variabel forårsager den anden. Derfor er det vigtigt at forstå forskellen mellem korrelation og kausalitet meget godt. Dette vil hjælpe os med ikke at begå fejl, når vi gennemfører undersøgelser eller forskning.