Почему важно помнить о принципе 'correlation does not imply causation' при анализе данных?

Важно помнить о принципе «correlation does not imply causation» при анализе данных, потому что его несоблюдение может привести к ошибочным выводам и решениям. www.geeksforgeeks.org

Корреляция указывает на связь между двумя переменными, но не устанавливает причинно-следственную связь. www.geeksforgeeks.org На это могут влиять, например:

• Пропущенная переменная. habr.com Если две переменные скоррелированы, причиной их изменения может быть третий фактор, воздействие которого и заставляет их двигаться вместе. habr.com
• Обратная причинность. habr.com Корреляция не подразумевает, что одна переменная влияет на другую, поскольку влияние может быть обратным — вторая переменная влияет на первую. habr.com
• Смещение выборки. habr.com Нерепрезентативность выборки, на основе которой делаются выводы, для генеральной совокупности. habr.com
• Ошибка измерения. habr.com Способ получения данных и его уязвимости также могут влиять на результат. habr.com Например, систематическое искажение данных в опросах. habr.com

Таким образом, понимание и чёткое различие между корреляцией и причинно-следственной связью важно для получения точных выводов и принятия обоснованных решений. www.geeksforgeeks.org