Учёт ложной корреляции в статистических данных важен в следующих случаях:

• При анализе больших объёмов данных. 3 Среди тысяч рандомных переменных почти наверняка найдутся пары, показывающие высокую ложную корреляцию случайно. 1
• При изучении общего тренда. 1 Две переменные могут показывать рост или спад синхронно просто потому, что обе вписываются в общий временной тренд. 1
• При работе с плохими данными. 1 Маленькая или смещённая выборка, либо присутствие выбросов могут создавать ложное впечатление о наличии связи. 1 В отдельных случаях даже один-два выброса способны значительно изменить коэффициент корреляции. 1

Чтобы избежать ложной корреляции, рекомендуется:

• Анализировать большие объёмы данных. 3 Чем больше данных, тем менее вероятно, что будет видна ложная корреляция. 3
• Проводить контрольные эксперименты. 3 При возникновении подозрений в наличии корреляции важно провести контрольные эксперименты, чтобы исключить случайность. 3
• Быть критичным к своим предположениям. 3 Нужно помнить о собственных предвзятых взглядах и ожиданиях и пытаться анализировать данные объективно. 3
• Консультироваться с экспертами. 3 Если есть сомнения относительно возможной корреляции, стоит обратиться за советом к экспертам, которые помогут проанализировать данные более объективно. 3