Почему важно различать каузальность и корреляцию в статистическом анализе?

Различение каузальности и корреляции в статистическом анализе важно, потому что корреляция не означает каузальность. skillbox.ru vectoreconomy.ru

Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух величин, при которой изменения значений одной из них сопутствуют систематическому изменению значений другой. vectoreconomy.ru Каузальность — это причинно-следственная связь, при которой изменение одного явления непосредственно влияет на изменение другого. skillbox.ru

Некоторые примеры, когда корреляция не означает каузальность:

• продажи мороженого и количество утоплений растут одновременно летом. sky.pro Эти переменные коррелируют, но не являются причинно связанными — обе зависят от третьего фактора (тёплой погоды). sky.pro
• количество пиратов отрицательно коррелирует с ростом земной средней температуры. vectoreconomy.ru Пираты не влияют на глобальное потепление, но есть экономические факторы, которые привели к уменьшению количества пиратов и увеличению выбросов углекислого газа в атмосферу. vectoreconomy.ru

Различение каузальности и корреляции позволяет избежать ложных выводов. sky.pro Когда исследователь обнаруживает статистическую взаимосвязь между двумя показателями, это даёт основание для более глубокого анализа: проведения экспериментов, построения моделей и тестирования гипотез. skillbox.ru