Важно помнить о принципе «correlation does not imply causation» при анализе данных, потому что его несоблюдение может привести к ошибочным выводам и решениям. 3

Корреляция указывает на связь между двумя переменными, но не устанавливает причинно-следственную связь. 3 На это могут влиять, например:

• Пропущенная переменная. 1 Если две переменные скоррелированы, причиной их изменения может быть третий фактор, воздействие которого и заставляет их двигаться вместе. 1
• Обратная причинность. 1 Корреляция не подразумевает, что одна переменная влияет на другую, поскольку влияние может быть обратным — вторая переменная влияет на первую. 1
• Смещение выборки. 1 Нерепрезентативность выборки, на основе которой делаются выводы, для генеральной совокупности. 1
• Ошибка измерения. 1 Способ получения данных и его уязвимости также могут влиять на результат. 1 Например, систематическое искажение данных в опросах. 1

Таким образом, понимание и чёткое различие между корреляцией и причинно-следственной связью важно для получения точных выводов и принятия обоснованных решений. 3