Korelatioon vs. põhjuslikkus
Korelatioon mõõdab seose tugevust ja suunda kahe muutuja vahel; põhjuslikkus tähendab, et ühe muutuja muutused põhjustavad otseselt muutusi teises. Tugev korrelatsioon (nt r = 0,9) ei tõesta põhjuslikkust. Klassikalisi näiteid on palju: laste kinganumber ja lugemisoskus on korreleerunud (iga mõjutab mõlemat), kuid kinganumber ei põhjusta lugemisoskust. Mõistmaks, millal korrelatsioon tähendab põhjuslikkust, tuleb hinnata uuringu disaini, segavate tegurite, ajas esinemise järjekorra ja mehhanismi. Juhuslikud katsed pakuvad tugevaimat põhjuslikku tõendust; vaatlusuuringud peavad hoolikalt kontrollima segavaid tegureid.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/et/research-statistics/correlation-vs-causation
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- Effect SizeUurimisstatistika↔ võrdle
- Mitme võrdluse probleemUurimisstatistika↔ võrdle
- Nullhüpoteesi testimineUurimisstatistika↔ võrdle
- P-väärtus ja statistiline olulisusUurimisstatistika↔ võrdle
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →