Neteisingas santykis reiškia išvaizdą, kai tarp kintamųjų yra priežastinis ryšys, kai iš tikrųjų to nėra.
Daugeliu atvejų tarp kintamųjų egzistuoja priežastinis ryšys, nors iš tikrųjų jų nėra. Šis akivaizdus ryšys gali atsirasti bet kokiu atveju. Yra daugybė atvejų, kai koreliacijos koeficientas tarp kintamųjų yra reikšmingas ir tarp jų nėra priežastinio ryšio. Tai yra, matyt, vienas kintamasis sukelia kitą, nors jie neturi nieko bendro.
Neteisingų santykių pavyzdys
Netektų santykių pavyzdys gali būti santykis tarp 12–18 metų vaikų ūgio ir matematikos žinių.
Kai vaikai sensta, jie tampa aukštesni. Kai vaikai taip pat sensta, jie mokosi daugiau matematikos ir sugeba išspręsti sudėtingesnes problemas. Tarkime, kad mes renkame statistinį vaikų nuo 12 iki 18 metų pavyzdį.
Galėjome pastebėti, kad didėjant jų ūgiui (jie yra vyresni) jie sugeba išspręsti sudėtingesnes matematikos problemas, bet ar ūgis skatina šiuos vaikus mokytis daugiau matematikos? Akivaizdu, kad ne. Taip yra dėl trečiojo kintamojo, vadinamo „confounder“ arba „hidden hidden kintamasis“. Šiuo atveju paslėptas kintamasis yra intelektinis pajėgumas.
Vaikams senstant jų intelektiniai gebėjimai didėja, o skaitiniai įgūdžiai gerėja. Šie vaikai sugeba išspręsti vis sudėtingesnes problemas, kurių nesugebėjo būdami jaunesni. Atsižvelgiant į tai, kad senstant ir tobulinant intelektinius gebėjimus jie vis aukštesni, gali atrodyti, kad yra priežastinis ryšys tarp vaikų ūgio ir jų matematikos įgūdžių. Tai tiesiog sutapimas, nes būdamas aukštesnis ar žemesnis, dar nereiškia, kad gali turėti didesnius matematinius sugebėjimus. Taigi vienas kintamasis nesukelia ir nepaaiškina kito.
Koreliacijos ir priežastingumo skirtumas
Tokie pavyzdžiai sukūrė frazę „koreliacija nereiškia priežastinio ryšio“. Žiūrėkite koreliacijos ir priežastingumo skirtumą.
Turite būti atsargūs ir taikyti logiką. Gali atsitikti taip, kad vaizduojant skirtingus kintamuosius grafikuose gali pasirodyti, kad jie yra susiję vienas su kitu. Tačiau realybė yra ta, kad susiduriame su netikrais santykiais. Priklausomai nuo to, kokio tipo grafikus naudojame ir kokią skalę naudojame, galime rasti, matyt, labai įtikinamų ryšių. Todėl ieškant priežastinio ryšio tarp kintamųjų, nepakanka grafinio atvaizdavimo ir paprastų skaičiavimų.