相关关系和因果关系
今天在一本杂志上面看到一个小短篇《左撇子更能赚钱》,想要说明的是一些科学家进行了一些研究,然后发现左撇子赚的钱平均值比习惯用右手的人高10%,并且举出了克林顿和洛克菲勒作为例子.
我想这篇文章的作者是混淆了两个因素之间的相关关系和因果关系。所为因果关系,是指某个因素的存在一定会导致某个特定结果的产生。而相关性是统计学上的一个概念,是指某个因素的变化会导致另外一个因素的变化,但是这个因素的变化是不是另外一个因素变化的原因,是不能被确定的。打个也许不是很恰当的比方,天气冷和下雪.下雪的时候通常会伴随着气温的下降,但是究竟是气温下降导致了下下雪呢,还是下雪导致了气温下降,这是需要进一步研究的。
那再回到这个列子来看一下:“因为是左撇子,所以更能赚钱”这个论点能够成立吗?显示从目前的数据来看,还是不成立的。要不然,岂不是所有的CEO们在读MBA之前,先把自己培养成左撇子不就可以了?
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相关性:我们在观察某个研究对象时,如果发现,它的变化总是与另一个对象的变化同步,那我们就说这两者是相关的。教科书中对相关性含义的解释是,变量A的变化总是伴随变量B的变化,则说A和B是相关的.
需要注意的是:教科书的解释中,用的是伴随。如果说变量A的变化,总是引起变量B的变化,则它们不仅有相关性,而且这种相关性是由于它们之间存在一种因果关系。
“伴随”和“引起”有什么区别呢?请看下面的例子。
夏天,太阳镜的销售量和雪糕的销售量是存在相关性的,但是,这不是说因为太阳镜卖多了,雪糕就会卖的多。它们呈相关关系,仅仅是因为它们受同一因素——日光辐射强度—-的影响.它们都是日光辐射强度的共同的果。
不存在因果关系,但存在相关性,还可能是因为偶然原因,或者因为各种条件下限制,掌握的信息不全所致.例如,今年流行一个说法,说汶川大地震、海地大地震和智利大地震的日期,横排、竖排都是那三个日期。