Gerçek hayattaki yanlış korelasyonlara 5 örnek

İstatistiklerde sahte korelasyon , iki değişken arasında, bir değişkenin aslında diğerine neden olmadığı, tamamen tesadüfen ortaya çıkan bir korelasyonu ifade eder.

Bu tür bir korelasyon tehlikelidir çünkü bazen bir değişkenin diğerine neden olduğunu düşündürebilir, oysa gerçekte korelasyon tamamen şans eseri mevcuttur.

Değişkenler arasındaki bu tür bir korelasyonun gerçek hayatta her zaman meydana geldiği ortaya çıktı.

Aşağıdaki örneklerde yanlış korelasyonun beş farklı gerçek dünya örneği paylaşılmaktadır.

Örnek 1: 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 gelirlerinin artmasına yol açacağı anlamına gelmez.

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.

İki değişken arasındaki korelasyon sahtedir.

Örnek 2: 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, kızamık vakalarının azaltılmasının bir şekilde evlilik oranlarının düşmesine yol açacağı anlamına gelmiyor. İki değişken bağımsızdır.

Modern tıp kızamık vakalarının azalmasına neden oluyor ve her yıl daha az insan çeşitli nedenlerle evleniyor.

İki değişken arasındaki korelasyon sahtedir.

Örnek 3: Lise mezunlarının çörek tüketimine göre oranı

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

Bu, lise mezunlarının sayısındaki artışın Amerika Birleşik Devletleri’nde donut tüketiminin artmasına yol açtığı anlamına gelmiyor.

En olası açıklama, ABD nüfusunun zaman içinde artması, yani nüfus arttıkça lise diplomasına sahip kişilerin sayısının ve tüketilen toplam çörek sayısının da artmasıdır.

Bu yanlış bir korelasyondur.

Örnek 4: Video oyunu satışları ve nükleer enerji üretimi

Dünya çapında her yıl video oyunlarının toplam satışına ve nükleer santrallerin ürettiği toplam enerjiye ilişkin verileri toplasaydık, iki değişkenin oldukça ilişkili olduğunu görürdük.

Bu, artan video oyunu satışlarının nükleer enerji üretiminin artmasına yol açtığı anlamına gelmiyor.

Bunun yerine, dünya nüfusu her yıl arttıkça daha fazla nükleer santral inşa ediliyor ve daha fazla video oyunu satılıyor.

Her iki değişken de zaman içinde sürekli olarak artsa da biri diğerinin nedeni değildir. İkisi arasındaki korelasyon sahtedir.

Örnek 5: Oyun Salonu Geliri vs. Kömür Madeni İş İlanları

Amerika Birleşik Devletleri’ndeki oyun salonlarından elde edilen toplam gelir ve Amerika Birleşik Devletleri’ndeki kömür madenciliği işlerinin toplam sayısı hakkında veri toplarsak, iki değişkenin oldukça ilişkili olduğunu görürüz.

Bu, bir değişkenin diğerinin azalmasına neden olduğu anlamına gelmez.

Bunun yerine pasajlar ve kömür madenleri yıllar geçtikçe daha az yaygın hale geldi ve bu da neden her iki değişkenin de kabaca aynı oranda azaldığını açıklıyor.

İki değişken arasındaki korelasyon sahtedir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler diğer istatistiksel kavramların gerçek dünyadan örneklerini sağlar:

Gerçek hayatta olasılık kullanımına örnekler
Korelasyonun gerçek hayatta kullanımına örnekler
Gerçek Hayatta Ortalama, Medyan ve Modu Kullanma Örnekleri