1.6: Korelacja i przyczynowość

Testy statystyczne pozwalają obliczyć, czy istnieje związek lub korelacja pomiędzy zmiennymi niezależnymi i zależnymi. Pośredni związek zmiennych oznacza korelację, natomiast bezpośredni związek wskazuje na związek przyczynowy. Jeśli okaże się, że pomiędzy zmiennymi nie istnieje związek, wówczas korelacja jest przypadkowa.

Korelacja a przyczynowość

Jeśli zmienna zależna rośnie lub maleje wraz ze wzrostem zmiennej niezależnej, istnieje odpowiednio dodatnia lub ujemna korelacja pomiędzy obiema zmiennymi. Jeżeli zależność ta jest pośrednia, to wynika ona z korelacji. Jednakże bezpośredni związek oznaczałby związek przyczynowy.

Na przykład, jeśli badacz chce ustalić przyczynę utraty ogonów w pięciu różnych populacjach gekonów i stwierdzi ujemną zależność pomiędzy liczbą gekonów bez ogonów a liczbą pasożytniczych kleszczy u wron, wynik ten stanowiłby ujemną korelację i wskazywałby, że pasożyt wrony nie powoduje bezpośrednio utraty ogonów u gekonów.

Jeśli jednak policzono wrony w pobliżu każdej populacji gekonów, można byłoby znaleźć pozytywny związek między liczbą wron i gekonów bezogonowych. Gdyby po zbadaniu zawartości żołądków wron odkryto brakujące ogony gekonów, liczba wron bezpośrednio określiłaby liczbę ogonów utraconych przez gekony—co wskazywałoby na związek przyczynowy. Korelacja mogłaby być przypadkowa, gdyby w żołądkach wron nie znaleziono ogonów gekonów.

Co ważne, w tym przykładzie występuje ujemna korelacja między liczbą wron a liczbą pasożytniczych kleszczy wronowych. Liczba pasożytów wron będzie prawdopodobnie rosła wraz ze wzrostem liczby wron, co jest dodatnią korelacją. W tym scenariuszu liczba kleszczy wrony byłaby również dodatnio skorelowana z liczbą jaszczurek bezogonowych. Jednak w przeciwieństwie do związku między populacjami wron i jaszczurek bezogonowych, liczba kleszczy i jaszczurek bezogonowych nie jest powiązana przyczynowo.

Wyniki eksperymentu mogą sugerować, że zmienne niezależne i zależne są ze sobą powiązane. Zależność między zmiennymi — korelacja, może być dodatnia, gdzie obie zmienne rosną lub maleją razem. Lub ujemny, jeden rośnie, a drugi maleje. Ponadto może nie być relacji między zmiennymi.

Aby ustalić, czy pozorna korelacja odzwierciedla bezpośredni związek przyczynowo-skutkowy – związek przyczynowo-skutkowy, należy przeprowadzić dodatkowe eksperymenty kontrolne.

Rozważ badanie mające na celu określenie przyczyny utraty ogona w pięciu populacjach gekonów. Jeśli badacz stwierdzi spadek liczby gekonów bez ogonów wraz ze wzrostem liczby pasożytniczych kleszczy wron, wynik ten byłby ujemną korelacją. I można wywnioskować, że pasożyt wrony nie jest bezpośrednią przyczyną utraty ogona u gekonów.

Ale gdyby badacz policzył liczbę wron w każdym miejscu, mógłby znaleźć pozytywną korelację między liczbą wron a liczbą bezogoniastych gekonów. A po zbadaniu zawartości żołądka wrony znalazłby również brakujące ogony gekona.

Tak więc liczba wron bezpośrednio określała liczbę gekonów, które straciły ogony.