Почему корреляция называется ложной и как ее избежать при анализе данных?

Ложная корреляция — это статистическая аномалия, когда две переменные показывают согласованные изменения, но в реальности между ними нет ни прямой, ни косвенной связи. dzen.ru

Некоторые причины возникновения ложной корреляции:

• Случайное совпадение. dzen.ru Если анализировать тысячи рандомных переменных, среди них почти наверняка найдутся пары, показывающие высокую ложную корреляцию. dzen.ru
• Общий тренд. dzen.ru Две переменные могут показывать рост или спад синхронно просто потому, что обе вписываются в общий временной тренд. dzen.ru
• Маленький объём данных. www.b17.ru Когда есть ограниченное количество данных, склонны видеть взаимосвязи там, где их на самом деле нет. www.b17.ru
• Предвзятость и ожидания. www.b17.ru Предвзятые взгляды и ожидания могут влиять на восприятие данных. www.b17.ru

Чтобы избежать ложной корреляции при анализе данных, можно придерживаться следующих рекомендаций:

• Анализировать большие объёмы данных. www.b17.ru Чем больше данных, тем менее вероятно, что будет видна ложная корреляция. www.b17.ru
• Проводить контрольные эксперименты. www.b17.ru При возникновении подозрений в наличии корреляции важно провести контрольные эксперименты, чтобы исключить случайность. www.b17.ru
• Быть критичным к предположениям. www.b17.ru Нужно помнить о собственных предвзятых взглядах и ожиданиях и пытаться анализировать данные объективно. www.b17.ru
• Консультироваться с экспертами. www.b17.ru Если есть сомнения относительно возможной корреляции, стоит обратиться за советом к специалистам, которые помогут проанализировать данные более объективно. www.b17.ru