Korelacija naspram kauzalnosti
Korelacija meri snagu i smer povezanosti između dve promenljive; kauzalnost podrazumeva da promene u jednoj promenljivoj direktno proizvode promene u drugoj. Jaka korelacija (npr. r = 0,9) ne dokazuje kauzalnost. Postoji mnoštvo klasičnih primera: veličina obuće i sposobnost čitanja su korelirane kod dece (konfundovane uzrastom), ali veličina obuće ne uzrokuje sposobnost čitanja. Razumevanje kada korelacija podrazumeva kauzalnost zahteva procenu dizajna studije, konfundujućih promenljivih, vremenske prethodnosti i mehanizma. Randomizovani eksperimenti nude najjače kauzalne dokaze; opservacione studije moraju pažljivo kontrolisati konfundere.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Veličina efektaIstraživačka statistika↔ compare
- Problem multiplih poređenjaIstraživačka statistika↔ compare
- Testiranje nulte hipotezeIstraživačka statistika↔ compare
- P-vrednost i statistička značajnostIstraživačka statistika↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →