5 exemplos de falsas correlações na vida real

Nas estatísticas, uma correlação espúria refere-se a uma correlação entre duas variáveis que ocorre puramente por acaso, sem que uma variável realmente cause a outra.

Este tipo de correlação é perigoso porque às vezes pode sugerir que uma variável causa outra, quando na realidade a correlação existe puramente por acaso.

Acontece que esse tipo de correlação entre variáveis acontece o tempo todo na vida real.

Os exemplos a seguir compartilham cinco exemplos diferentes do mundo real de falsa correlação.

Exemplo 1: Masteries e receita de bilheteria

Se recolhermos dados sobre o número total de mestrados concedidos pelas universidades todos os anos e a receita total de bilheteira gerada por ano, descobriremos que as duas variáveis estão altamente correlacionadas.

Isto não significa que a emissão de mais mestrados resulte num aumento das receitas de bilheteira todos os anos.

A explicação mais provável é que a população mundial está a aumentar todos os anos, o que significa que estão a ser concedidos mais mestrados todos os anos e o número de pessoas que vão ao cinema todos os anos está a aumentar em proporções aproximadamente iguais.

A correlação entre as duas variáveis é espúria.

Exemplo 2: Casos de sarampo em relação à taxa de nupcialidade

Se coletássemos dados todos os anos sobre o número total de casos de sarampo nos Estados Unidos e a taxa de casamento, descobriríamos que as duas variáveis estão altamente correlacionadas.

Isto não significa que a redução dos casos de sarampo conduza de alguma forma a taxas de casamento mais baixas. As duas variáveis são independentes.

A medicina moderna está simplesmente fazendo com que os casos de sarampo diminuam e menos pessoas se casem a cada ano por vários motivos.

A correlação entre as duas variáveis é espúria.

Exemplo 3: Graduados do ensino médio em relação ao consumo de donuts

Se coletássemos dados todos os anos sobre o número total de graduados do ensino médio e o consumo total de donuts nos Estados Unidos, descobriríamos que as duas variáveis estão altamente correlacionadas.

Isso não significa que o aumento no número de concluintes do ensino médio leve ao aumento do consumo de donuts nos Estados Unidos.

A explicação mais provável é que a população dos EUA aumentou ao longo do tempo, o que significa que o número de pessoas com diploma do ensino secundário e o número total de donuts consumidos aumentam à medida que a população aumenta.

Esta é uma correlação falsa.

Exemplo 4: Vendas de videogames versus produção de energia nuclear

Se coletássemos dados sobre as vendas totais de videojogos anualmente em todo o mundo e a energia total produzida pelas centrais nucleares, descobriríamos que as duas variáveis estão altamente correlacionadas.

Isto não significa que o aumento das vendas de videojogos conduza ao aumento da produção de energia nuclear.

Em vez disso, mais centrais nucleares são construídas e mais videojogos são vendidos à medida que a população mundial aumenta a cada ano.

Embora ambas as variáveis aumentem continuamente ao longo do tempo, uma não é a causa da outra. A correlação entre os dois é espúria.

Exemplo 5: Renda de Arcades vs. Empregos em minas de carvão

Se recolhermos dados sobre a receita total gerada pelos salões de jogos nos Estados Unidos e o número total de empregos na mineração de carvão nos Estados Unidos, descobriremos que as duas variáveis estão altamente correlacionadas.

Isso não significa que uma variável faça com que a outra diminua.

Em vez disso, as arcadas e as minas de carvão tornaram-se menos comuns ao longo dos anos, o que explica por que ambas as variáveis diminuíram aproximadamente na mesma proporção.

A correlação entre as duas variáveis é espúria.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir fornecem exemplos reais de outros conceitos estatísticos:

Exemplos de uso de probabilidade na vida real
Exemplos de uso de correlação na vida real
Exemplos de uso de média, mediana e moda na vida real