Korelasyon neden-sonuç ilişkisi kurar mı

Question

Korelasyonun nedensellik anlamına gelmediğini biliyorum ama arada bir kafam karışıyor. Örneğin, dondurma satışları arttığında boğulma vakaları da artıyor, ama bu dondurmanın boğulmaya neden olduğu anlamına gelmiyor. Bu iki veri arasında güçlü bir ilişki olsa da, asıl neden genellikle üçüncü bir faktör oluyor, bu örnekte sıcak hava gibi. Bu yüzden sadece korelasyona bakarak "A, B'ye neden olur" diyemiyoruz.

Answer 1

📊 Korelasyon ve Nedensellik: Önemli Bir Ayrım

İstatistikte sıkça karşılaşılan bir kavram olan korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü gösterir. Ancak çok önemli bir uyarı ile başlayalım:

Korelasyon, otomatik olarak nedensellik (sebep-sonuç ilişkisi) anlamına GELMEZ. 🚫 ➡️ 🎯

🔍 Korelasyon Nedir?

Korelasyon, iki değişkenin birlikte nasıl değiştiğini ölçer. Örneğin:

• ✅ Pozitif Korelasyon: Bir değişken artarken diğeri de artar. (Örn.: Dondurma satışları ile deniz kazaları)
• 📉 Negatif Korelasyon: Bir değişken artarken diğeri azalır. (Örn.: Şapka satışları ile sıcaklık)
• ➖ Sıfır Korelasyon: Değişkenler arasında bir ilişki yoktur.

Korelasyon katsayısı (\( r \)) ile ölçülür ve -1 ile +1 arasında değer alır.

🧠 Nedensellik (Sebep-Sonuç İlişkisi) Nedir?

Nedensellik, bir olayın (A) diğer bir olayın (B) doğrudan sebebi olduğu anlamına gelir. Yani A olmasaydı, B de olmazdı veya farklı olurdu.

🤔 Peki Neden Korelasyon Nedensellik Değildir?

İki değişken arasında güçlü bir korelasyon olması, birinin diğerine sebep olduğunu kanıtlamaz. İşte bunun başlıca sebepleri:

• 🔄 Üçüncü Bir Değişken (Gizli Faktör): İki değişkeni de etkileyen gözden kaçan bir üçüncü faktör olabilir.

  Örnek: Dondurma satışları (\(A\)) arttıkça boğulma vakaları (\(B\)) da artar. Bu, dondırma yemenin insanları boğdurduğu anlamına gelmez! 🍦 ≠ 🌊
  Gizli Faktör: Hava sıcaklığı (\(C\)). Sıcak hava hem daha çok dondurma satılmasına hem de daha çok insanın denize girip kaza geçirmesine neden olur.

• 🎲 Tesadüf (Şans): İki değişken arasında tamamen rastgele, anlamsız bir ilişki olabilir.

  Örnek: ABD'deki kişi başına peynir tüketimi ile yatak çarşafına dolanıp boğularak ölen insan sayısı arasında korelasyon vardır. Bu sadece şaşırtıcı bir tesadüftür! 🧀 ≠ 🛏️

• 🔄 Yön Belirsizliği: Hangisinin sebep, hangisinin sonuç olduğu belli olmayabilir.

  Örnek: Mutlu insanların daha çok arkadaşı vardır. Peki, insanlar mutlu oldukları için mi daha sosyaldir, yoksa sosyal oldukları için mi mutludur? 😊 ⇄ 👥

🎯 Sonuç

Bir araştırmada veya haberde iki şeyin birlikte değiştiğini gördüğünüzde, hemen "biri diğerine sebep oluyor" sonucuna varmayın. Korelasyon bir ipucudur, bir kanıt değildir. Nedensellik iddia etmek için kontrollü deneyler, derinlemesine analizler ve diğer olası açıklamaların elenmesi gerekir.

Unutmayın: İki şeyin birlikte hareket etmesi, birbirlerini ittikleri anlamına gelmez. Biri diğerini çalan iki hırsız gibi, aynı anda hareket ediyor olabilirler! 🕵️‍♂️🕵️‍♂️