الارتباط لا يعني السببية: 5 أمثلة ملموسة

غالبًا ما تستخدم عبارة ” الارتباط لا يعني السببية ” في الإحصاء للتأكيد على أن الارتباط بين متغيرين لا يعني بالضرورة أن أحد المتغيرين يسبب الآخر.

لفهم هذا التعبير بشكل أفضل، فكر في الأمثلة الملموسة التالية.

مثال 1: مبيعات الآيس كريم وهجمات أسماك القرش

إذا قمنا بجمع بيانات كل عام عن مبيعات الآيس كريم الشهرية وهجمات أسماك القرش الشهرية في الولايات المتحدة، فسنجد أن المتغيرين مترابطان بشكل كبير.

هل هذا يعني أن تناول الآيس كريم يسبب هجمات أسماك القرش؟

ليس كافي. التفسير الأكثر احتمالا هو أن المزيد من الناس يستهلكون الآيس كريم ويسبحون في المحيط عندما يكون الجو أكثر دفئا في الخارج، وهو ما يفسر سبب الارتباط الكبير بين هذين المتغيرين.

على الرغم من أن مبيعات الآيس كريم وهجمات أسماك القرش ترتبط ارتباطا وثيقا، إلا أن أحدهما لا يسبب الآخر.

مثال 2: التفوق وإيرادات شباك التذاكر

إذا قمنا بجمع بيانات عن العدد الإجمالي لدرجات الماجستير التي تمنحها الجامعات كل عام وإجمالي إيرادات شباك التذاكر المتولدة سنويا، فسنجد أن المتغيرين مرتبطان بشكل كبير.

هل هذا يعني أن إصدار المزيد من درجات الماجستير يؤدي إلى زيادة إيرادات شباك التذاكر كل عام؟

ليس كافي. التفسير الأكثر ترجيحاً هو أن عدد سكان العالم يتزايد كل عام، وهذا يعني أن المزيد من درجات الماجستير يتم منحها كل عام وأن عدد الأشخاص الذين يذهبون إلى السينما كل عام يتزايد بنسب متساوية تقريباً.

وعلى الرغم من أن هذين المتغيرين مترابطان، إلا أن أحدهما لا يسبب الآخر.

مثال رقم 3: حالات الغرق في حمامات السباحة فيما يتعلق بإنتاج الطاقة النووية

إذا قمنا بجمع بيانات عن إجمالي عدد حالات الغرق في حمامات السباحة كل عام وإجمالي كمية الطاقة التي تنتجها محطات الطاقة النووية كل عام، فسنجد أن المتغيرين مترابطان بشكل كبير.

فهل يعني هذا أن زيادة حالات الغرق في حمامات السباحة تؤدي بطريقة أو بأخرى إلى زيادة إنتاج الطاقة النووية؟

ليس تماما. التفسير الأكثر ترجيحاً هو أن عدد سكان العالم قد زاد، وهو ما يعني أن المزيد من الناس يغرقون في حمامات السباحة، وأن توليد الطاقة النووية يصبح أكثر قابلية للتطبيق كل عام، ولهذا السبب فإنه في ازدياد.

وعلى الرغم من أن هذين المتغيرين مرتبطان بشكل كبير، إلا أن أحدهما لا يسبب الآخر.

مثال 4: حالات الحصبة وعلاقتها بمعدل الزواج

إذا قمنا بجمع بيانات كل عام عن العدد الإجمالي لحالات الحصبة في الولايات المتحدة ومعدل الزواج، فسنجد أن المتغيرين مترابطان بشكل كبير.

هل هذا يعني أن انخفاض حالات الحصبة يؤدي إلى انخفاض معدلات الزواج؟

ليس تماما. وبدلا من ذلك، فإن المتغيرين مستقلان: فالطب الحديث يؤدي إلى انخفاض حالات الحصبة، وعدد أقل من الناس يتزوجون كل عام لأسباب مختلفة.

وعلى الرغم من أن هذين المتغيرين مرتبطان بشكل كبير، إلا أن أحدهما لا يسبب الآخر.

مثال 5: خريجو المدارس الثانوية بالنسبة لاستهلاك البيتزا

إذا قمنا بجمع بيانات كل عام عن العدد الإجمالي لخريجي المدارس الثانوية وإجمالي استهلاك البيتزا في الولايات المتحدة، فسنجد أن المتغيرين مرتبطان بشكل كبير.

هل هذا يعني أن العدد المتزايد من خريجي المدارس الثانوية يؤدي إلى زيادة استهلاك البيتزا في الولايات المتحدة؟

ليس كافي. التفسير الأكثر ترجيحاً هو أن عدد سكان الولايات المتحدة قد زاد بمرور الوقت، وهذا يعني أن عدد الأشخاص الحاصلين على شهادة الدراسة الثانوية والكمية الإجمالية للبيتزا المستهلكة تزداد مع زيادة عدد السكان.

وعلى الرغم من أن هذين المتغيرين مترابطان، إلا أن أحدهما لا يسبب الآخر.

مصادر إضافية

توفر البرامج التعليمية التالية معلومات إضافية حول الارتباط:

مقدمة لمعامل ارتباط بيرسون
هل السببية تعني الارتباط؟
الارتباط مقابل. جمعية: ما هو الفرق؟
ما الذي يعتبر ارتباطًا “قويًا”؟
متى يجب عليك استخدام الارتباط؟