Peamine erinevus – põhjuslik seos vs korrelatsioon
Põhjuslikkus ja korrelatsioon on teadus- ja terviseuuringutes sageli kasutatavad terminid, mille vahel on võimalik tuvastada mõningaid erinevusi. Nähtuse tegeliku põhjuse leidmine on keeruline, nagu iga teadlane teile ütleks. Mõnikord on põhjus ja tagajärg tihed alt seotud, kuid sageli mitte, ja siit saab probleem alguse. Meie, inimesed, oleme loomu poolest kaldunud eeldama, et kui kaks sündmust on omavahel seotud, on need ka juhuslikult seotud. Enamikul juhtudel see siiski nii ei ole. See on probleem, mida tuntakse põhjusliku seose ja korrelatsiooni erinevusena. On ekslik eeldada, et lihts alt seetõttu, et kaks sündmust on korrelatsioonis, kipuvad nad ka üksteist põhjustama. Seda ekslikkust või tendentsi nimetatakse ladina keeles mitte-causa pro causa või lihts alt põhjuse puudumiseks. Selle artikli kaudu püüdkem saada selge arusaam nende kahe erinevusest.
Mis on põhjuslik seos?
Põhjuslik seos rõhutab, et kahe asja vahel on põhjuslik seos. Lihts alt rõhutatakse, et A põhjustab B. Teadus- ja terviseuuringutes täheldatakse sageli korrelatsiooni ja põhjusliku seose segiajamise probleemi. Teoreetiliselt on seda lihtne eristada, kuid tegelikkuses ei pruugi see nii lihtne olla. Reaalses elus võib üks sündmus põhjustada teise sündmuse, näiteks suitsetamisest tingitud kopsuvähi korral. Kui sündmus põhjustab teise, on see kindlasti korrelatsioonis teisega, nagu sellest näitest nähtub. Kuid see, et kaks sündmust esinevad sageli koos, ei tähenda, et need on põhjuslikud, näiteks suitsetamine ja alkoholism käivad koos. Kuid ei saa öelda, et üks põhjustab teist.
Kui põhjuslikke tegureid on palju ja mitte ühtegi neist ei saa täpselt kindlaks teha, nagu näiteks vähktõve puhul, siis tavainimeste probleem kordub, kuna teadlased esitavad põhjuslikke tegureid kõrge riskiteguritena. Nad ei ole kindlad, kas need kõrge riskiga tegurid põhjustavad vähki. See tähendab lihts alt, et inimesed peavad vältima paljusid asju, arvates, et need põhjustavad vähki. Neid kõrge riskiga tegureid on nii palju, et teile tundub, et te ei saa süüa, juua ega isegi kodust välja kolida.
Mis on korrelatsioon?
Korrelatsioon seevastu rõhutab, et kahe asja vahel on seos; see aga ei ennusta põhjuslikku seost. Kahe sündmuse seotuse tugevus ja määr otsustab, kas need on lihts alt korrelatsioonis või põhjuslikud. Kui üks sündmus viib kindlasti teiseni, on põhjuslikku seost lihtne luua. Kuid kui nähtuses leiavad aset kaks sündmust, kuid üks ei põhjusta teist, siis öeldakse, et need on lihts alt korrelatsioonis, mitte põhjuslikud.
Lihtne on öelda, et õpilased, kes vaatavad ja mängivad vägivalda, verd ja verd täis videomänge, muutuvad oma olemuselt agressiivseks, kuid see pole kindel, sest paljud jäävad normaalseks ka pärast paljude nende mängude mängimist. Siin oleks õigem öelda, et vägivaldsed mängud ja vägivaldne käitumine on korrelatsioonis, kuid neil ei pruugi olla põhjuse ja tagajärje seost. Kui vägivaldsete videomängude vaatamise ja sellele järgnenud agressiivse käitumise vahel oleks olnud põhjuslik seos, oleks iga neid mänge vaadanud ja mänginud laps muutunud vägivaldseks ja need mängud oleks keelatud.
Samamoodi saavad kõik klassi õpilased õpetajatelt sama õpetuse, kuid mõned saavad suurepäraseid hindeid, kuid mõned ka ebaõnnestuvad. Seega oleks vale eeldada, et heade hinnete ja õpetamise vahel on põhjuslik seos. Jah, need on omavahel seotud, kuid kui neil oleks põhjuslik seos, peaksid igal õpilasel olema samad võimed ja oskused. See rõhutab, et põhjuslik seos ja korrelatsioon on üksteisest erinevad.
Mis vahe on põhjuslikul seosel ja korrelatsioonil?
Põhjusliku seose ja korrelatsiooni määratlused:
Põhjuslik seos: põhjuslik seos rõhutab, et kahe asja vahel on põhjuslik seos.
Korrelatsioon: korrelatsioon rõhutab, et kahe asja vahel on seos.
Põhjusliku seose ja korrelatsiooni omadused:
Suhe:
Põhjuslik seos: kahe muutuja vahel on seos.
Korrelatsioon: kahe muutuja vahel on seos, mis sarnaneb põhjusliku seosega.
Põhjuslikkus:
Põhjuslik seos: seos viitab põhjuslikkusele.
Korrelatsioon: kuigi suhe on olemas, ei ole see põhjuslik seos.
