Correlazione vs Causalità
La correlazione misura la forza e la direzione dell'associazione tra due variabili; la causalità implica che i cambiamenti in una variabile producono direttamente cambiamenti in un'altra. Una forte correlazione (ad esempio, r = 0.9) non prova la causalità. Esempi classici abbondano: la misura delle scarpe e l'abilità di lettura sono correlate nei bambini (confuse dall'età), ma la misura delle scarpe non causa l'abilità di lettura. Comprendere quando la correlazione implica causalità richiede la valutazione del disegno dello studio, delle variabili confondenti, della precedenza temporale e del meccanismo. Gli esperimenti randomizzati offrono la più forte evidenza causale; gli studi osservazionali devono controllare attentamente i fattori confondenti.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/it/research-statistics/correlation-vs-causation
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