O relație falsă se referă la apariția în care există o relație cauzală între variabile atunci când în realitate nu există.
În numeroase ocazii par să existe relații cauzale între variabile atunci când de fapt nu există. Această relație aparentă poate apărea oricând. Există numeroase cazuri în care coeficientul de corelație dintre variabile este semnificativ și nu există o relație de cauzalitate între ele. Adică, aparent, o variabilă o provoacă pe cealaltă, deși nu au nimic de-a face cu ea.
Exemplu de relație falsă
Un exemplu de relație falsă poate fi relația dintre înălțimea copiilor de la 12 la 18 ani și cunoștințele de matematică.
Pe măsură ce copiii cresc, ei devin mai înalți. Pe măsură ce copiii cresc și ei, progresează pe parcursul anului învățând mai multe matematici și fiind capabili să rezolve probleme mai complexe. Să presupunem că colectăm un eșantion statistic de copii între 12 și 18 ani.
Am putea vedea că pe măsură ce înălțimea lor crește (sunt mai în vârstă) sunt capabili să rezolve probleme de matematică mai complexe, dar înălțimea determină acești copii să cunoască mai multe matematici? Evident nu. Acest lucru se datorează unei a treia variabile numite „confounder” sau „variabilă ascunsă”. În acest caz, variabila ascunsă este capacitatea intelectuală.
Pe măsură ce copiii cresc, capacitatea lor intelectuală crește și abilitățile numerice sunt îmbunătățite. Acești copii sunt capabili să rezolve probleme din ce în ce mai complexe de care nu erau capabili atunci când erau mai mici. Având în vedere că pe măsură ce îmbătrânesc și își dezvoltă capacitatea intelectuală, devin mai înalți, s-ar putea părea că există o relație cauzală între înălțimea copiilor și abilitățile lor matematice. Aceasta este pur și simplu o coincidență, deoarece a fi mai înalt sau mai scurt nu implică posibilitatea de a avea abilități matematice mai mari. Astfel, o variabilă nu o provoacă sau o explică pe cealaltă.
Diferența dintre corelație și cauzalitate
Exemple de acest gen au inventat sintagma „corelația nu implică cauzalitatea”. A se vedea diferența dintre corelație și cauzalitate.
Trebuie să fii atent și să aplici logică. Se poate întâmpla ca, atunci când reprezentăm diferite variabile în grafice, să pară că acestea sunt legate între ele. Cu toate acestea, realitatea este că ne confruntăm cu o relație falsă. În funcție de tipul de grafic pe care îl folosim și de scala pe care o aplicăm, putem găsi relații aparent foarte convingătoare. Prin urmare, atunci când se caută o relație de cauzalitate între variabile, o reprezentare grafică și calcule simple nu sunt suficiente.