Obsah
Korelácia naznačuje spojenie medzi dvoma premennými. Kauzalita ukazuje, že jedna premenná priamo ovplyvňuje zmenu v druhej. Aj keď korelácia môže naznačovať príčinnú súvislosť, je to odlišné od vzťahu príčina-následok. Napríklad, ak štúdia odhalí pozitívnu koreláciu medzi šťastím a bezdetnosťou, neznamená to, že deti spôsobia nešťastie. V skutočnosti môžu korelácie byť úplne náhodné, napríklad Napoleonova krátka postava a vzostup moci. Naopak, ak experiment ukazuje, že predpokladaný výsledok neúspešne vyplýva z manipulácie s konkrétnou premennou, vedci sú si istejšie príčinnou súvislosťou, ktorá tiež označuje koreláciu.
Príklady korelácie
Štatistické testy merajú pravdepodobnosť, či korelácia je spôsobená náhodným alebo náhodným priradením. Vedieť, že medzi premennými existuje štatisticky významný vzťah, je užitočné mnohými spôsobmi. Napríklad marketingoví vedci skúmajú korelácie medzi reklamným úsilím a predajom. Poľnohospodári posudzujú koreláciu medzi použitím pesticídov a výnosom plodiny. Sociálni vedci študujú korelácie medzi mierou chudoby a kriminality s cieľom identifikovať intervenčné stratégie. Korelácie môžu mať tiež negatívny smer, napríklad zvýšenie cien potravín, keď v období sucha poklesne ponuka potravín.
Príklady kauzality
Ak vietor pokrýva strom, je to príčina a následok. Ďalšie príčinné vzťahy sú zložitejšie. Napríklad, keď vedci vidia sľubné výsledky pri podávaní nového lieku v pokusoch na ľuďoch, musia si byť istí, že liek spôsobuje zmenu, a nie iné faktory, ako napríklad zmena stravy alebo životného štýlu účastníkov. Dôkazy musia byť presvedčivé, aby sa mohla vyhlásiť kauzalita. Nedostatočné dôkazy môžu viesť k nesprávnym tvrdeniam o liečení a nesprávnemu presvedčeniu o príčinách. Počas stredoveku nasledoval hon na čarodejnice, pretože dedinčania pripisovali hladomoru a utrpenie prítomnosti čarodejníctva.