Correlation vs Causation
Correlation measures the strength and direction of association between two variables; causation implies that changes in one variable directly produce changes in another. A strong correlation (e.g., r = 0.9) does not prove causation. Classic examples abound: shoe size and reading ability are correlated in children (confounded by age), but shoe size does not cause reading ability. Understanding when correlation implies causation requires evaluating study design, confounding variables, temporal precedence, and mechanism. Randomized experiments offer the strongest causal evidence; observational studies must carefully control for confounders.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.