الارتباط مقابل السببية
يقيس الارتباط قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين؛ بينما تشير السببية إلى أن التغيرات في متغير واحد تنتج مباشرة تغيرات في متغير آخر. الارتباط القوي (مثل، r = 0.9) لا يثبت السببية. تتوافر أمثلة كلاسيكية: حجم الحذاء والقدرة على القراءة مرتبطان لدى الأطفال (بسبب عامل العمر المربك)، لكن حجم الحذاء لا يسبب القدرة على القراءة. يتطلب فهم متى يعني الارتباط السببية تقييم تصميم الدراسة، والمتغيرات المربكة، والأسبقية الزمنية، والآلية. توفر التجارب العشوائية أقوى دليل سببي؛ يجب على الدراسات الرصدية التحكم بعناية في العوامل المربكة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-89560-6
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
- Hill, A. B. (1965). The Environment and Disease: Association or Causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58(5), 295–300. DOI: 10.1177/003591576505800503 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/research-statistics/correlation-vs-causation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- حجم التأثيرإحصاء البحث↔ compare
- مشكلة المقارنات المتعددةإحصاء البحث↔ compare
- اختبار الفرضية الصفريةإحصاء البحث↔ compare
- القيمة الاحتمالية (p-value) والأهمية الإحصائيةإحصاء البحث↔ compare