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.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- 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
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.