В каких случаях важно учитывать ложную корреляцию в статистических данных?

Учёт ложной корреляции в статистических данных важен в следующих случаях:

• При анализе больших объёмов данных. www.b17.ru Среди тысяч рандомных переменных почти наверняка найдутся пары, показывающие высокую ложную корреляцию случайно. dzen.ru
• При изучении общего тренда. dzen.ru Две переменные могут показывать рост или спад синхронно просто потому, что обе вписываются в общий временной тренд. dzen.ru
• При работе с плохими данными. dzen.ru Маленькая или смещённая выборка, либо присутствие выбросов могут создавать ложное впечатление о наличии связи. dzen.ru В отдельных случаях даже один-два выброса способны значительно изменить коэффициент корреляции. dzen.ru

Чтобы избежать ложной корреляции, рекомендуется:

• 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 своим 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 экспертам, которые помогут проанализировать данные более объективно. www.b17.ru