In de economie is het van groot belang om te weten wat correlatie en wat causaliteit is. Ook het grote verschil tussen hen, aangezien het twee woorden van statistische taal zijn die tegenwoordig veel in het nieuws worden gebruikt.Het gebrek aan kennis of verwarring tussen correlatie en causaliteit kan leiden tot een verkeerd begrip van wat ze ons vertellen. Zelfs de media kunnen deze termen gebruiken met de bedoeling ons te misleiden. We moeten deze zin onthouden, want later zal het logisch zijn: correlatie impliceert geen causaliteit.
Conceptueel verschil tussen correlatie en causaliteit
We gaan de termen introduceren, uitleggen en differentiëren aan de hand van twee voorbeelden:
- causaliteit: Volgens de RAE betekent het: "Oorzaak, oorsprong, begin". Het is een woord dat wordt gebruikt om een verband te leggen tussen een oorzaak en een gevolg. Dat wil zeggen, het verwijst naar de motieven die 'iets' veroorzaken. Als u bijvoorbeeld vuur aanraakt, veroorzaakt dit een brandwond.
Er is een oorzakelijk verband, want het is iets dat ondubbelzinnig gebeurt en dat is bewezen, het aanraken van het vuur verbrandt je altijd.
- Correlatie: Volgens de RAE betekent het: "Correspondentie of wederkerige relatie tussen twee of meer dingen of reeksen van dingen." In dit geval is de relatie die tot stand komt er een van eenvoudige correspondentie of gelijkenis, niet van oorsprong. Zo is er een verband tussen het aantal kerken in een stad en het aantal alcoholisten daarin.
Misschien was je zelfs geschokt toen je de vorige zin las, het is waar! Zelfs als je niet verkeerd denkt, heb ik gezegd dat er een verband is, maar ik heb nooit gezegd dat het een het ander veroorzaakt. In dit geval zou er achter een derde variabele zitten die niet in mijn zin is overwogen en die gecorreleerd is met de twee en dat zou de verklarende variabele zijn. Ik heb het natuurlijk over het aantal inwoners dat er in die stad is, meer inwoners, meer kerken en meer inwoners, meer alcoholisten. Zie lineaire correlatiecoëfficiënt
Daarom hebben we gezien dat ze in dezelfde richting bewegen en daarom is er een correlatie tussen de twee dingen, maar het feit dat er meer kerken zijn, betekent niet dat er meer alcoholisten zijn.
Door dit laatste voorbeeld hebben we het verschil tussen de twee termen duidelijk kunnen zien en dat correlatie geen causaliteit impliceert.
Er kan correlatie en kans zijn
Er kan ook een verband zijn door toeval. Dit is puur toeval. Zoals te zien is in de getoonde grafiek. De grafiek vergelijkt de verkoop in miljoenen dollars aan biologisch voedsel met het aantal mensen met de diagnose autisme. De twee nemen samen toe, dan is er een correlatie, maar er is geen oorzaak die hen verenigt.
De theoretische en praktische les van dit verschil leert ons voorzichtig te zijn bij het leren interpreteren van de gegevens. Niet zolang er een correlatie is, betekent dit dat de ene variabele de andere veroorzaakt. Het is dus belangrijk om het verschil tussen correlatie en causaliteit goed te begrijpen. Dit zal ons helpen om geen fouten te maken bij het uitvoeren van studies of onderzoek.
