Korelacja a przyczynowość
Korelacja a przyczynowość- Istnienie korelacji nie świadczy koniecznie o bezpośredniej zależności przyczynowej. Bezpośrednia zależność przyczynowa znaczy tu, że jeżeli X i Y są ze sobą skorelowane, to X przynajmniej częściowo jest przyczyną Y lub Y przynajmniej częściowo jest przyczyną X. Jeżeli między tymi dwiema zmiennymi istnieje bezpośrednia zależność przyczynowa, zmienne te będą ze sobą skorelowane, przy założeniu oczywiście, że model regresji liniowej jest adekwatny do analizowanych danych bądź też stosowana jest pewna postać korelacji nieliniowej, jeżeli jest ona tu na miejscu. Przykłady korelacji, których interpretacja wskazuje na bezpośrednie związki przyczynowe, to korelacja między opadami a plonami albo między przyjmowaniem pokarmu a wagą zwierząt eksperymentalnych. Oczywiście procesy, które wiążą ze sobą te pary zmiennych, mogą być bardzo złożone. Mimo to ze względów praktycznych można przyjąć istnienie bezpośredniego związku przyczynowego.
W psychologii i pedagogice korelację między dwiema zmiennymi rzadko można zinterpretować, wskazując na bezpośredni związek przyczynowy.
W wielu sytuacjach dwie zmienne są skorelowane ze sobą dlatego, że obie są skorelowane z pewną trzecią zmienną lub zestawem zmiennych. Po prostu X i Y mogą być ze sobą skorelowane dlatego, że obie pozostają w bezpośrednim związku przyczynowym z jakąś zmienną Z. Na przykład w znacznie zróżnicowanej wiekowo grupie dzieci można stwierdzić istnienie korelacji między wskaźnikiem inteligencji, a wskaźnikiem sprawności ruchowej. Korelacja taka może być spowodowana tym, że zarówno wskaźnik inteligencji, jak i wskaźnik zdolności ruchowych jest skorelowany z wiekiem. Jeżeli wyeliminujemy wpływ wieku, korelacja może zniknąć.
Inny przykład to korelacja między wynikami testu zdolności akademickich a osiągnięciami na studiach.
Zmienne te są skorelowane nie dlatego, że istnieje między nimi jakiś bezpośredni związek przyczynowy, lecz dlatego, że u ich podłoża leżą pewne zdolności indywidualne, które łączy bezpośredni związek przyczynowy z wynikami testu zdolności akademickich i z osiągnięciami w zakresie różnych przedmiotów na studiach.
Czasami stwierdza się korelację tam, gdzie żadne rozsądne rozumowanie nie jest w stanie uzasadnić jej istnienia. Przykładem może tu być istnienie w latach powojennych w Kanadzie korelacji między liczbą urodzeń a spożyciem alkoholu. Oczywiście nie można twierdzić, że duża liczba niemowląt skłania silnych mężczyzn do picia. Korelacje takie często dotyczą danych uzyskiwanych w ciągu dłuższego czasu i mogą być spowodowane głębszymi zmianami zachodzącymi w pewnym układzie złożonych zmiennych społecznych i ekonomicznych. Zwykle nie da się w takich przypadkach dokonać sensownej i bezpośredniej interpretacji.
Typy korelacji
Istnieje wiele typów korelacji, wynalezionych do rozmaitych celów. Wiele stanowi szczególny przypadek współczynnika według momentu iloczynowego, który jest podstawą wszelkich korelacji. Przypomnijmy podział zmiennych na nominalne, porządkowe i przedziałowo-stosunkowe. Istnieją metody przeznaczone do opisu związku między dwiema zmiennymi nominalnymi, a także między zmienną nominalną i przedziałowo-stosunkową. Bardzo interesujące są metody korelacji porządkowej lub rangowej.