Ujian korelasi untuk hubungan antara dua pembolehubah. Walau bagaimanapun, melihat dua pembolehubah bergerak bersama tidak semestinya bermakna kita tahu sama ada satu pembolehubah menyebabkan yang lain berlaku. Itulah sebabnya kami biasanya mengatakan “ korelasi tidak membayangkan sebab.”
Adakah korelasi membayangkan sebab ya atau tidak?
Korelasi sahaja tidak pernah membayangkan sebab musabab Semudah itu. Tetapi sangat jarang untuk mempunyai hanya korelasi antara dua pembolehubah. Selalunya anda juga mengetahui sesuatu tentang apa itu pembolehubah dan teori, atau teori, mencadangkan sebab mungkin terdapat hubungan sebab akibat antara pembolehubah tersebut.
Adakah korelasi membayangkan contoh penyebab?
Selalunya, orang secara naif menyatakan perubahan dalam satu pembolehubah menyebabkan perubahan dalam pembolehubah lain. Mereka mungkin mempunyai bukti daripada pengalaman dunia sebenar yang menunjukkan korelasi antara dua pembolehubah, tetapi korelasi tidak membayangkan sebab! Contohnya, lebih banyak tidur akan menyebabkan anda berprestasi lebih baik di tempat kerja.
Mengapa korelasi tidak membayangkan contoh sebab akibat?
"Korelasi bukan sebab musabab" bermaksud hanya kerana dua perkara berkait tidak semestinya bermakna satu menyebabkan yang lain Sebagai contoh bermusim, hanya kerana orang di UK cenderung untuk berbelanja lebih banyak di kedai ketika sejuk dan kurang ketika panas tidak bermakna cuaca sejuk menyebabkan perbelanjaan di jalan raya menggila.
Apakah perbezaan antara korelasi dan sebab musabab mudah?
Kaitan antara pembolehubah, bagaimanapun, tidak secara automatik bermakna bahawa perubahan dalam satu pembolehubah adalah punca perubahan dalam nilai pembolehubah yang lain. Penyebab menunjukkan bahawa satu peristiwa adalah hasil daripada kejadian peristiwa yang lain; iaitu terdapat hubungan sebab akibat antara kedua-dua peristiwa.
