Innehåll
Korrelation antyder en koppling mellan två variabler. Kausalitet visar att en variabel direkt påverkar en förändring i den andra. Även om korrelation kan innebära orsakssamband är det annorlunda än en orsak-och-effekt-relation. Om en studie till exempel avslöjar ett positivt samband mellan lycka och att vara barnlös, betyder det inte att barn orsakar olycka. I själva verket kan korrelationer vara helt slumpmässiga, till exempel Napoleons korta status och hans maktökning. Däremot, om ett experiment visar att ett förutsagt resultat otillbörligt är resultatet av manipulation av en viss variabel, är forskare mer säkra på kausalitet, vilket också anger korrelation.
Exempel på korrelation
Statistiska test mäter sannolikheten för om korrelation beror på slump eller icke-slumpmässig associering. Att veta att det finns ett statistiskt signifikant samband mellan variabler är användbart på många sätt. Till exempel ser marknadsföringsforskare på samband mellan reklaminsatser och försäljning. Jordbrukarna bedömer sambandet mellan användning av bekämpningsmedel och grödor. Samhällsforskare studerar samband mellan fattigdom och brottslighet för att identifiera interventionsstrategier. Korrelationer kan också vara negativa i riktning, till exempel en ökning av livsmedelspriserna när matutbudet sjunker under en torka.
Exempel på kausalitet
Om vinden välter ett träd är det orsaken och effekten. Andra kausala förhållanden är mer komplexa. Till exempel, när forskare ser lovande resultat från administrering av ett nytt läkemedel i mänskliga försök, måste de vara säkra på att läkemedlet orsakar förändringen, inte andra faktorer, till exempel en modifiering av deltagarnas diet eller livsstil. Bevis måste vara tvingande för att förklara orsakssamband. Otillräcklig bevisning kan leda till falska påståenden om botemedel och felaktiga uppfattningar om orsaker. Under medeltiden följde en häxajakt på grund av att bybor hänförde hunger och lidande till närvaron av trolldom.