Какие ошибки возникают при неправильном применении корреляционного анализа?

Некоторые ошибки, которые возникают при неправильном применении корреляционного анализа:

• Интерпретация корреляции как причинно-следственной связи. sky.pro fastercapital.com Тот факт, что две переменные коррелируют, не означает, что одна является причиной другой. fastercapital.com
• Игнорирование скрытых переменных. sky.pro Возникает «ложная корреляция», когда две переменные коррелируют из-за влияния третьей, неучтённой переменной. sky.pro
• Пренебрежение проверкой нормальности распределения. sky.pro Для корректного применения коэффициента Пирсона данные должны иметь нормальное распределение, что часто игнорируется. sky.pro
• Экстраполяция результатов за пределы исследуемого диапазона. sky.pro Обнаруженная корреляция справедлива только в рамках анализируемых данных и не может автоматически распространяться за их пределы. sky.pro
• Игнорирование временной структуры данных. sky.pro При анализе временных рядов необходимо учитывать возможную автокорреляцию и сезонность. sky.pro
• Некорректная визуализация корреляций. sky.pro Диаграммы рассеяния могут визуально вводить в заблуждение при неправильном масштабировании осей. sky.pro
• Зависимость от объёма выборки. sky.pro cyberleninka.ru В маленьких выборках даже высокие коэффициенты корреляции могут быть статистически незначимыми. sky.pro
• Парадокс Симпсона. fastercapital.com Агрегирование данных может привести к парадоксальным результатам: корреляция, наблюдаемая внутри подгрупп, может измениться при объединении. fastercapital.com