در این مقاله از وبسایت اس‌دیتا، قصد داریم به موضوع تفاوت بین همبستگی و علیت در آمار و روش‌های تخمین هرکدام بپردازیم.
همبستگی و علیت دو مفهوم مهم در آمار و تحلیل داده‌ها هستند که به دو مفهوم متفاوت اشاره دارند. همبستگی به وجود رابطه‌ای بین دو یا چند متغیر دلالت دارد؛ یعنی هرگاه تغییر مقدار یک متغیر باعث تغییر مقدار متغیر دیگری شود، این دو متغیر به همبستگی هستند.
در واقع، همبستگی به این معناست که دو متغیر همزمان به یک سمت یا به سمت مخالف تغییر می‌کنند. همبستگی می‌تواند مثبت یا منفی باشد، به این معنا که در همبستگی مثبت، هرگاه یک متغیر افزایش یابد، متغیر دیگر نیز به همراه آن افزایش می‌یابد، و در همبستگی منفی، هرگاه یک متغیر افزایش یابد، متغیر دیگر کاهش می‌یابد.
علیت به رابطه‌ای بین دو متغیر دلالت دارد که یکی از آن‌ها، عامل مستقل (متغیری که مورد بررسی و کنترل قرار می‌گیرد) و دیگری، متغیر وابسته (متغیری که قرار است تاثیر عامل مستقل بر آن بررسی شود) است.
در واقع، علیت به این معناست که تغییر در متغیر مستقل، تغییری در متغیر وابسته به دنبال دارد. برای تخمین همبستگی بین دو متغیر، می‌توان از ضریب همبستگی (correlation coefficient) استفاده کرد که مقدار آن بین -1 تا 1 است.
همچنین، برای تخمین علیت، می‌توان از روش‌های مختلفی مانند طراحی آزمایش کنترل شده یا استفاده از مدل‌های آماری مانند مدل رگرسیون استفاده کرد.
در کل، همبستگی به وجود رابطه بین دو متغیر اشاره دارد، در حالی که علیت به وجود رابطه علت و معلول بین دو متغیر اشاره دارد. برای تخمین هرکدام از این مفاهیم، روش‌های آماری خاص خود را دارند.
در راستای تفاوت بین همبستگی و علیت در آمار و روش‌های تخمین هر کدام باید دید بین این دو مورد رابطه‌ای وجود دارد یا خیر.
همبستگی نمی‌تواند به عنوان شاخصی برای تخمین علیت استفاده شود. همبستگی به وجود رابطه‌ای بین دو متغیر اشاره دارد و نمی‌تواند به تنهایی برای برقراری علیت و معلولیت بین دو متغیر استفاده شود.
در واقع، علت و معلولیت در روابط میان متغیرها بسیار پیچیده است و نمی‌توان به راحتی با استفاده از شاخص‌های ساده مانند همبستگی آن را تخمین زد.
برای تخمین علیت، باید از روش‌های متفاوتی مانند طراحی آزمایش کنترل شده، آزمایشات میدانی، مدل‌های رگرسیون، مدل‌های ساختاری، مدل‌های شبکه عصبی و غیره استفاده کرد.
این روش‌ها می‌توانند مبتنی بر اصول علمی و فرضیات موثری برای تخمین علیت باشند. بنابراین، همبستگی و علیت دو مفهوم متفاوت هستند و همبستگی نمی‌تواند به تنهایی به عنوان شاخصی برای تخمین علیت استفاده شود.
همانطور که گفته شد، همبستگی و علیت دو مفهوم متفاوت هستند و هیچ‌گاه نمی‌توان همبستگی را به عنوان شاخصی برای تخمین علیت استفاده کرد. دلیل این امر این است که همبستگی به وجود رابطه‌ای بین دو متغیر اشاره دارد، در حالی که علیت به وجود رابطه علت و معلولیت بین دو متغیر اشاره دارد.
همبستگی می‌تواند در برخی شرایط به صورت تصادفی و بدون وجود هیچ گونه رابطه علتی بین دو متغیر دیده شود. به عبارت دیگر، همبستگی ممکن است به واسطه تاثیر متغیرهای مستقلی که در تحلیل‌های آماری مورد استفاده قرار نگرفته‌اند، به وجود آید و این متغیرها واقعیتاً عوامل علیتی نباشند.
به علاوه، همبستگی می‌تواند به دلیل وجود متغیرهای مختلفی که بر روی دو متغیر اثر می‌گذارند، به وجود بیاید. در حالی که در برخی موارد، این متغیرها ممکن است عامل علیتی نداشته باشند.
بنابراین، برای تخمین علیت بین دو متغیر، باید از روش‌های متفاوتی مانند طراحی آزمایش کنترل شده، آزمایشات میدانی، مدل‌های رگرسیون، مدل‌های ساختاری، مدل‌های شبکه عصبی و غیره استفاده کرد. این روش‌ها مبتنی بر اصول علمی و فرضیات موثری برای تخمین علیت باشند.
برای درک بهتر تفاوت بین همبستگی و علیت در آمار و روش‌های تخمین هر کدام بهتر است به سوال فوق پاسخ دهیم.
همبستگی همیشه به معنای وجود رابطه علیتی نیست. همبستگی به وجود رابطه‌ای بین دو یا چند متغیر اشاره دارد، اما این رابطه ممکن است به علت وجود متغیرهای دیگری بین این دو متغیر به وجود آمده باشد و علتی برای این رابطه وجود نداشته باشد.
به عبارت دیگر، همبستگی ممکن است به واسطه تاثیر متغیرهای مستقلی که در تحلیل‌های آماری مورد استفاده قرار نگرفته‌اند، به وجود آید و این متغیرها واقعیتاً عوامل علیتی نباشند. همچنین، همبستگی ممکن است به دلیل تصادفی بودن یا وجود عوامل مشترک مانند متغیرهای ناشناخته و ارتباطات پنهان بین دو متغیر به وجود آید و در این حالت به علت وجود روابط علیتی نیست.
بنابراین، برای بررسی رابطه علیتی بین دو متغیر، نباید تنها به همبستگی متکی شد و بلکه باید از روش‌های مختلف مانند طراحی آزمایش کنترل شده، مدل‌های رگرسیون، مدل‌های ساختاری، مدل‌های شبکه عصبی و غیره استفاده کرد. این روش‌ها مبتنی بر اصول علمی و فرضیات موثری برای تخمین علیت باشند.
با ذکر یک مثال در خصوص رابطع علیتی، تفاوت بین همبستگی و علیت در آمار و روش‌های تخمین هر کدام را بهتر متوجه می‌‍شویم.
یک مثال از رابطه علیتی می‌تواند رابطه بین مصرف داروی خاص و بهبود بیماری باشد. اگر در یک آزمایش کنترل شده، یک گروه از بیماران داروی خاصی را دریافت کنند و یک گروه دیگر داروی دیگری را دریافت کنند، و سپس نتیجه بهبود بیماری را برای هر دو گروه مقایسه کنیم، می‌توانیم رابطه علیتی بین مصرف داروی خاص و بهبود بیماری را تعیین کنیم. در این مثال، متغیر مستقل داروی خاص است و متغیر وابسته بهبود بیماری است.
با تحلیل داده‌ها، می‌توان نتیجه گرفت که آیا داروی خاص تاثیری بر بهبود بیماری داشته یا نه. اگر نتیجه حاصل نشان دهد که مصرف داروی خاص با بهبود بیماری مرتبط بوده است، می‌توانیم رابطه علیتی بین دو متغیر را تأیید کنیم.
در این مثال، همبستگی نیز ممکن است بین دو متغیر دیده شود، اما تنها با تحلیل داده‌های آماری نمی‌توان رابطه علیتی بین دو متغیر را تعیین کرد.
رابطه علیتی همیشه به معنای وجود همبستگی نیست. یک رابطه علیتی نشان دهنده وجود ارتباط علت و معلولیت بین دو متغیر است، در حالی که همبستگی به وجود رابطه‌ای بین دو یا چند متغیر اشاره دارد.
به عنوان مثال، فرض کنید که دو متغیر A و B وجود دارد که A عامل مستقل و B متغیر وابسته است. اگر تغییر در متغیر A منجر به تغییر در متغیر B شود، رابطه علیتی بین این دو متغیر وجود دارد.
اما در برخی موارد، همبستگی بین دو متغیر ممکن است به دلیل وجود متغیرهای دیگری بین آن‌ها وجود داشته باشد و در این حالت رابطه علیتی وجود ندارد.
در کل، برای تعیین رابطه علیتی بین دو متغیر، باید از روش‌های مختلف مانند طراحی آزمایش کنترل شده و استفاده از مدل‌های رگرسیون یا مدل‌های شبکه عصبی استفاده کرد.
این روش‌ها معمولاً بر اساس اصول علمی و فرضیات موثری برای تخمین علیت استفاده می‌شوند، در حالی که برای تعیین همبستگی، می‌توان از ضریب همبستگی و روش‌های دیگری مانند آزمون t و آنالیز رگرسیون استفاده کرد.
در این مطلب درباره تفاوت بین همبستگی و علیت در آمار و روش‌های تخمین هر کدام توضیح داده شد. درک این تفاوت‌ها می‌تواند ما را در امور مربوطه به این مباحث بیش از پیش راهنمایی کند. شما می‌توانید برای مطالعه مطالب بیشتر در این خصوص به وبسایت اس‌دیتا مراجعه کرده و مقالات بیشتری را مشاهده کنید.