Корреляция и причинность

Коротко: Корреляция означает, что две величины растут или падают вместе. Причинность означает, что одна вызывает другую. Из одной корреляции причина не следует.

Подробнее: Коэффициент корреляции r лежит между −1 и +1. Около +1: в одном направлении, около −1: в противоположных, около 0: линейной связи нет.

Подробности

• Третья величина (конфаундер): Продажи мороженого и солнечные ожоги коррелируют, потому что оба зависят от погоды, а не потому, что мороженое вызывает ожоги.
• Обратное направление: Здоровее ли те, кто много занимается спортом? Или здоровые занимаются спортом больше? Оба могут быть верны.
• Случайность: При множестве сравнений всегда есть кажущиеся связи («ложные корреляции»), например между потреблением сыра и несчастными случаями с простынями.
• Нелинейность: r улавливает только линейные связи. У U-образной связи может быть r ≈ 0.
• Проверка причинности: Контролируемые эксперименты со случайным распределением (рандомизированные исследования, A/B-тесты), временная последовательность, правдоподобный механизм, повторяемость.
• Совет на каждый день: В заголовках вроде «X повышает риск Y» проверяйте: насколько велик эффект в абсолютных числах? Какой тип исследования?
• ИИ: Модели учат корреляции. Без дополнительных знаний они путают их с причинами.

См. также: среднее, медиана и мода, выборки и опросы