সহগতি বনাম কার্যকারণ
সহগতি দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্কের শক্তি ও দিক পরিমাপ করে; কার্যকারণ বোঝায় যে একটি চলকের পরিবর্তন অন্যটিতে সরাসরি প্রভাব ফেলে। একটি শক্তিশালী সহগতি (যেমন, r = 0.9) কার্যকারণ প্রমাণ করে না। এর অনেক পরিচিত উদাহরণ রয়েছে: শিশুদের ক্ষেত্রে জুতোর মাপ এবং পড়ার ক্ষমতার মধ্যে সহগতি দেখা যায় (বয়স দ্বারা প্রভাবিত), কিন্তু জুতোর মাপ পড়ার ক্ষমতা সৃষ্টি করে না। কখন সহগতি কার্যকারণ নির্দেশ করে তা বোঝার জন্য গবেষণার নকশা, বিভ্রান্তিকর চলক, কালানুক্রমিক পূর্ববর্তীতা এবং কার্যপ্রণালী মূল্যায়ন করা প্রয়োজন। এলোমেলোভাবে নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা (Randomized experiments) সবচেয়ে শক্তিশালী কার্যকারণ প্রমাণ সরবরাহ করে; পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণায় (observational studies) বিভ্রান্তিকর চলকগুলির জন্য সতর্কতার সাথে নিয়ন্ত্রণ করা আবশ্যক।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- প্রভাবের আকারগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- একাধিক তুলনার সমস্যাগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- শূন্য প্রকল্প পরীক্ষণগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- পি-ভ্যালু এবং পরিসংখ্যানিক তাৎপর্যগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →