קורלציה לעומת סיבתיות
קורלציה מודדת את עוצמת וכיוון הקשר בין שני משתנים; סיבתיות מרמזת ששינויים במשתנה אחד גורמים ישירות לשינויים במשתנה אחר. קורלציה חזקה (למשל, r = 0.9) אינה מוכיחה סיבתיות. דוגמאות קלאסיות רבות קיימות: גודל נעליים ויכולת קריאה מתואמים אצל ילדים (מושפעים מגיל), אך גודל נעליים אינו גורם ליכולת קריאה. הבנה מתי קורלציה מרמזת על סיבתיות דורשת הערכה של תכנון המחקר, משתנים מתערבים (confounders), קדימות זמנית ומנגנון. ניסויים אקראיים מציעים את הראיות הסיבתיות החזקות ביותר; מחקרים תצפיתיים חייבים לשלוט בקפידה על משתנים מתערבים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- גודל אפקט (Effect Size)סטטיסטיקה למחקר↔ compare
- בעיית השוואות מרובותסטטיסטיקה למחקר↔ compare
- בחינת השערות אפססטטיסטיקה למחקר↔ compare
- ערך p ומשמעות סטטיסטיתסטטיסטיקה למחקר↔ compare