ความสัมพันธ์เชิงสหสัมพันธ์กับความเป็นเหตุเป็นผล
สหสัมพันธ์วัดความแข็งแรงและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ส่วนความเป็นเหตุเป็นผลบ่งชี้ว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในอีกตัวแปรหนึ่งโดยตรง สหสัมพันธ์ที่แข็งแกร่ง (เช่น r = 0.9) ไม่ได้พิสูจน์ความเป็นเหตุเป็นผล ตัวอย่างคลาสสิกมีมากมาย: ขนาดรองเท้ากับความสามารถในการอ่านมีความสัมพันธ์กันในเด็ก (โดยมีอายุเป็นตัวแปรกวน) แต่ขนาดรองเท้าไม่ได้เป็นสาเหตุของความสามารถในการอ่าน การทำความเข้าใจว่าเมื่อใดที่สหสัมพันธ์บ่งชี้ถึงความเป็นเหตุเป็นผล จำเป็นต้องประเมินการออกแบบการศึกษา ตัวแปรกวน การมาก่อนของเวลา และกลไก การทดลองแบบสุ่มให้หลักฐานเชิงสาเหตุที่แข็งแกร่งที่สุด การศึกษาเชิงสังเกตต้องควบคุมตัวแปรกวนอย่างระมัดระวัง
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- ขนาดอิทธิพลสถิติการวิจัย↔ compare
- ปัญหาการเปรียบเทียบพหุสถิติการวิจัย↔ compare
- การทดสอบสมมติฐานว่างสถิติการวิจัย↔ compare
- ค่าพี (P-Value) และนัยสำคัญทางสถิติสถิติการวิจัย↔ compare