İçerik
Korelasyon, iki değişken arasında bir ilişki olduğunu göstermektedir. Nedensellik, bir değişkenin diğerindeki değişikliği doğrudan etkilediğini gösterir. Her ne kadar korelasyon nedensellik anlamına gelse de, bu bir sebep-sonuç ilişkisinden farklıdır. Örneğin, bir çalışma mutluluk ile çocuksuz olmak arasında pozitif bir ilişki olduğunu ortaya çıkarsa, bu çocukların mutsuzluğa neden olduğu anlamına gelmez. Aslında, korelasyonlar Napolyon’un kısa boylu olması ve iktidara yükselişi gibi tamamen tesadüfi olabilir. Aksine, bir deney tahmin edilen bir sonucun başarısızlıkla belirli bir değişkenin manipülasyonundan kaynaklandığını gösteriyorsa, araştırmacılar korelasyonu da belirten nedenselliğe daha güvenirler.
Korelasyon örnekleri
İstatistiksel testler, korelasyonun tesadüf mü yoksa rastgele olmayan ilişki mi olması olasılığını ölçmektedir. Değişkenler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunduğunu bilmek birçok yönden yararlıdır. Örneğin, pazarlama araştırmacıları, reklamcılık çabaları ile satış arasındaki ilişkilere bakar. Çiftçiler, pestisit kullanımı ile mahsul verimi arasındaki ilişkiyi yargılıyor. Sosyal bilimciler, müdahale stratejilerini belirlemek için yoksulluk ve suç oranları arasındaki ilişkileri araştırıyorlar. Kuraklık sırasında gıda arzı düştüğünde market fiyatlarındaki artış gibi korelasyonlar da negatif olabilir.
Nedensellik Örnekleri
Rüzgar bir ağacı devirirse, bu sebep ve sonuçtur. Diğer nedensel ilişkiler daha karmaşıktır. Örneğin, bilim adamları insan denemelerinde yeni bir ilacın uygulanmasının ümit verici sonuçlar gördüğünde, katılımcının diyetinde veya yaşam tarzında değişiklik gibi diğer faktörlerin değil ilacın değişime neden olduğundan emin olmaları gerekir. Delil, nedensellik ilan etmeye zorlayıcı olmalıdır. Yetersiz kanıt yanlış tedavi iddialarına ve sebeplerle ilgili yanlış inançlara yol açabilir. Orta Çağ boyunca, köylülerin kıtlığa ve büyücülüğün varlığına maruz kalmasına bağlı olarak bir cadı avı başlatıldı.