Korelasyon nedensellik anlamına gelmez: 5 somut örnek

” Korelasyon nedensellik anlamına gelmez ” ifadesi istatistiklerde sıklıkla iki değişken arasındaki korelasyonun mutlaka bir değişkenin diğerine neden olduğu anlamına gelmediğini vurgulamak için kullanılır.

Bu ifadeyi daha iyi anlamak için aşağıdaki somut örnekleri inceleyin.

Örnek 1: Dondurma satışları ve köpekbalığı saldırıları

Her yıl Amerika Birleşik Devletleri’ndeki aylık dondurma satışları ve aylık köpekbalığı saldırıları hakkında veri toplasaydık, iki değişkenin oldukça ilişkili olduğunu görürdük.

Bu, dondurma yemenin köpekbalığı saldırılarına neden olduğu anlamına mı geliyor?

Yeterli değil. Bunun en olası açıklaması, dışarısı daha sıcak olduğunda daha fazla insanın dondurma tüketmesi ve okyanusta yüzmesidir; bu da bu iki değişkenin neden bu kadar yüksek korelasyona sahip olduğunu açıklamaktadır.

Dondurma satışları ile köpekbalığı saldırıları arasında yüksek oranda korelasyon olmasına rağmen biri diğerine neden olmuyor.

Örnek 2: Ustalıklar ve Gişe Geliri

Her yıl üniversiteler tarafından verilen toplam yüksek lisans derecesi sayısı ve yıllık üretilen toplam gişe geliri hakkında veri toplarsak, iki değişkenin oldukça ilişkili olduğunu görürüz.

Bu, daha fazla Yüksek Lisans derecesi vermenin her yıl gişe gelirinde artışa yol açacağı anlamına mı geliyor?

Yeterli değil. Bunun en olası açıklaması, dünya nüfusunun her yıl artması, bu da her yıl daha fazla yüksek lisans derecesi verilmesi ve sinemaya giden insan sayısının her yıl yaklaşık olarak eşit oranlarda artması anlamına geliyor.

Bu iki değişken birbiriyle ilişkili olmasına rağmen biri diğerine neden olmaz.

Örnek 3: Nükleer enerji üretimiyle bağlantılı olarak yüzme havuzlarındaki boğulmalar

Her yıl yüzme havuzunda boğulanların toplam sayısına ve nükleer santrallerin her yıl ürettiği toplam enerji miktarına ilişkin veri toplasaydık, iki değişkenin oldukça ilişkili olduğunu görürdük.

Bu, yüzme havuzlarında artan boğulma vakalarının bir şekilde nükleer enerji üretiminin artmasına yol açtığı anlamına mı geliyor?

Tam olarak değil. Bunun en muhtemel açıklaması, dünya nüfusunun artması, yani daha fazla insanın yüzme havuzlarında boğulması ve nükleer enerji üretiminin her yıl daha uygulanabilir hale gelmesi ve bu nedenle de artmasıdır.

Bu iki değişken birbiriyle yüksek oranda ilişkili olmasına rağmen biri diğerine neden olmaz.

Örnek 4: Kızamık vakalarının evlilik oranıyla ilişkisi

Her yıl Amerika Birleşik Devletleri’ndeki toplam kızamık vakası sayısı ve evlilik oranı hakkında veri toplasaydık, iki değişkenin oldukça ilişkili olduğunu görürdük.

Bu, daha az kızamık vakasının evlilik oranlarının düşmesine yol açtığı anlamına mı geliyor?

Tam olarak değil. Bunun yerine, iki değişken bağımsızdır: Modern tıp kızamık vakalarında bir düşüşe yol açmaktadır ve her yıl daha az insan çeşitli nedenlerden dolayı evlenmektedir.

Bu iki değişken birbiriyle yüksek oranda ilişkili olmasına rağmen biri diğerine neden olmaz.

Örnek 5: Lise mezunlarının pizza tüketimine göre oranı

Her yıl Amerika Birleşik Devletleri’ndeki toplam lise mezunlarının sayısı ve toplam pizza tüketimi hakkında veri toplasaydık, iki değişkenin oldukça ilişkili olduğunu bulurduk.

Bu, artan sayıda lise mezununun Amerika Birleşik Devletleri’nde pizza tüketiminin artmasına yol açtığı anlamına mı geliyor?

Yeterli değil. Bunun en olası açıklaması, ABD nüfusunun zamanla artması, yani nüfus arttıkça lise diplomasına sahip kişi sayısının ve tüketilen toplam pizza miktarının da artmasıdır.

Bu iki değişken birbiriyle ilişkili olmasına rağmen biri diğerine neden olmaz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler korelasyon hakkında ek bilgi sağlar:

Pearson Korelasyon Katsayısına Giriş
Nedensellik korelasyon anlamına mı geliyor?
Korelasyon vs. dernek: fark nedir?
“Güçlü” bir korelasyon olarak kabul edilen şey nedir?
Korelasyonu ne zaman kullanmalısınız?