Почему корреляционный анализ может давать искаженные результаты?

Корреляционный анализ может давать искажённые результаты по нескольким причинам:

• Не показывает причинно-следственную связь. 1 Даже если коэффициент корреляции равен 1 или -1, это не доказывает, что изменение одной переменной вызывает изменение другой. 1 Например, рост маркетинговых затрат может быть вызван увеличением продаж, а не наоборот. 1
• Может изменяться со временем. 1 Сезонность может влиять на силу связи между переменными. 1 Например, летом корреляция может быть слабой, а зимой — более выраженной. 1
• Не работает для нелинейных связей. 1 Если зависимость между переменными нелинейна, коэффициент корреляции может не отражать истинную картину. 1 Например, при увеличении бюджета на маркетинг продажи растут до определённого момента, а затем эффект ослабевает или даже становится отрицательным. 1
• Чувствительность к выбросам. 1 Аномальные данные (выбросы или пропуски) могут искажать результаты анализа. 1 Один-единственный аномальный случай способен изменить коэффициент от незначимого до высокого или наоборот. 4
• Игнорирование контекста и доменной специфики. 4 Интерпретация одних и тех же числовых значений корреляции существенно различается в зависимости от области применения. 4
• Ошибки множественных сравнений. 4 При расчёте большого количества корреляций вероятность обнаружения «статистически значимых» коэффициентов за счёт случайности значительно возрастает. 4

Чтобы избежать искажений, рекомендуется анализировать большие объёмы данных, проводить контрольные эксперименты, быть критичным к предположениям и консультироваться с экспертами. 5