Cómo correlación estadística y causalidad son diferentes
Video: Correlación y Regresión Lineal en SPSS
De todos los temas estadísticos mal entendido, el que es quizás el más problemático es el mal uso de los conceptos de correlación y causalidad. Correlación, como un término estadístico, es la medida en la que dos variables numéricas tienen una relación lineal (es decir, una relación que aumenta o disminuye a una velocidad constante). A continuación se presentan tres ejemplos de variables correlacionadas:
Video: Correlación y casualidad - Probabilidad (Khan Academy) - Educatina
El número de veces que un grillo chirridos por segundo está fuertemente relacionada con con temperatura cuando hace frío fuera, que chirrido con menos frecuencia, y que la temperatura se calienta, que chirrido a una velocidad constante aumento. En términos estadísticos, es decir el número de chirridos del grillo y la temperatura tiene una fuerte correlación positiva.
Video: 28. Criterios de causalidad | Metodología de la investigación científica
El número de delitos (per cápita) a menudo se ha encontrado que estar relacionado con el número de agentes de policía en un área determinada. Cuando más agentes de policía patrullan la zona, el crimen tiende a ser menor, y cuando un menor número de agentes de policía están presentes en la misma zona, la delincuencia tiende a ser mayor. En términos estadísticos que decir que el número de policías y el número de delitos tienen una fuerte correlación negativa.
El consumo de helados (pintas por persona) y el número de asesinatos en Nueva York están correlacionados positivamente. Es decir, como la cantidad de helado vendido por persona aumenta, el número de homicidios aumenta. ¡Extraño pero cierto!
Video: Matriz de Correlacion
Pero correlación como una estadística no es capaz de explicar por qué o cómo la relación entre dos variables, x y Y, existe- sólo que existe.
Causalidad va un paso más allá de correlación, que indica que un cambio en el valor de la x variable causará un cambio en el valor de la y variable. Demasiadas veces en la investigación, en los medios de comunicación, o en el consumo público de los resultados estadísticos, ese salto se hace cuando no debería ser. Por ejemplo, no se puede afirmar que el consumo de helado causas un aumento en las tasas de homicidios sólo porque están correlacionados. De hecho, el estudio mostró que la temperatura se correlacionó positivamente con las dos ventas de helados y asesinatos. ¿Cuándo se puede dar el salto causalidad? El caso más convincente es cuando un experimento bien diseñado se lleva a cabo que descarte otros factores que podrían estar relacionados con los resultados.
Usted puede encontrarse con ganas de saltar a una relación de causa y efecto cuando una correlación es fundadores investigadores, medios de comunicación y público en general hacerlo todo el tiempo. Sin embargo, antes de hacer cualquier conclusión, mira cómo se recogieron los datos y / o esperar a ver si otros investigadores son capaces de replicar los resultados (lo primero que tratan de hacer después “número innovadora” de otra persona llega a las ondas de radio).