• sık yapılan bir yanlış da konunun tesadüfilik ile karıştırılmasıdır. korelasyon mutlaka bir nedensellik içermek durumunda değildir. fakat bu aynı korelasyonun mutlaka tesadüfi olduğu anlamına da gelmez.

    belli bir zaman aralığında bölgeye göç eden kuş sayısıyla aynı zaman aralığında toplumda tüketilen bira miktarı arasında belli bir korelasyon yakalanabilir. fakat burada bir nedensellikten söz edemeyiz. bahsi geçen zaman aralığındaki sıcaklık artışı iki gözlemin de sebebi olabilir. dolayısıyla kuşlar ve bira arasında nedensellikten bahsedilemeyecek ancak hiç de tesadüfi olmayan bir korelasyon olabilir.
  • (bkz: rte'den önce akıllı telefonu olmayan türbanlı bacı)
  • güzel bir örneği için (bkz: müze gezmenin ömrü uzatması)
  • (bkz: et yemek corona yapıyor)
  • şimdi bu bir bakıma herkesin az buçuk ağzında yer etmiş olsa da durum daha nüanslı aslında. yukarıda bir yazar necessarily yani zorunlulukla ilgisine dair şerhini düşmüş. yine de çok ufak bir şey söylemek gerek. evet, korelasyon zorunlu olarak nedenselliği ima etmez yahut içermez, doğrudur. yine de vakıa odur ki eğer iki değişken birbiriyle aşırı alakasız alanlardan alınma değilse o korelasyona büyüteçle yakından bakmak lazımdır zira muhtemelen bir nedensellik ilişkisi çıkar ordan. neticede birbiriyle ilişkili iki şey arasında korelasyon görülüp de nedensellik görülmeme ihtimali çok yüksek değil. yani biz bir korelasyon gördüğümüzde bunun bize bir "hmmm" dedirmesi, bizi oturup iki dakika düşündürmesi gerekiyor. o bir işaret, "burdan bir şeyler çıkabilir, tiz araştırın" anlamında. araştırma sonucunda nedensellik ilişkisi fos da çıksa dolu da çıksa bir şeyler öğrenmiş oluruz en azından.

    bu arada birbiriyle alakasız korelasyon örnekleriyle dolu şöyle de bir site var, epey eğlenceli.
  • mevcut haliyle begenmedigim bir soz. sozun aslinda correlation does not always imply causation olarak verilmesi gerekiyor. oradaki always kismi cok onemli. insanlarin agzina o kadar pelesenk olmus ki, ne zaman bir korelasyon grafigi gostersem correlation does not imply causation lafi aliyorum. herkes sanki korelasyon ve nedensellik birbirlerinin tersi seylermis gibi davraniyor.

    mesela yagli ve sekerli besinler tuketiminde degisim ile kilodaki degisimi bir korelasyon grafigine koyarsak arada cikan iliskiyi hemen 'correlation does not imply causation' diye gecistirmemek gerekiyor. evet nicholas cage filmleri ve insanlarin havuzda bulunmasi arasinda causal bir iliski yoktur ama bu her korelasyon gordugumuz zaman causation'in olma ihtimalinin sifir oldugunu gostermez. zatan causation'in bir olcusudur korelasyon.

    iki degisken arasinda correlation varsa ve bu guclu bir correlationsa insanin oturup dusunmesi gerekiyor. bu ikisi arasinda bir nedensellik iliskisi olabilir mi diye. bazen tamamen raslanti ustune korelasyon cikabilir, bazen nedensellik cikabilir bazense nedensellik cikmaz ama size ucuncu bir degiskenin varligini gosterir. mesela aylara gore dondurma tuketimi ve suda bogulma arasindaki korelasyon nedensellik belirtmez ancak correlation does not imply causation diye de nicholas cage filmi muamelesi yapmanizi da gerektirmez. baktiginiz zaman yazin gelmesinin burada onemli bir faktor oldugunu gorursunuz. simdi bu gundelik hayattan herkesin tahmin edebilecegi bir ornekti. bir de bu tarz bir ornegin bilimsel bir konuda oldugunu dusunun. sirf bu yaklasimla ve sozu hatali anlamadan dolayi neler kacabilir bir dusunun.

    hadi biliminsanlari metod konusunda undergradin ustune cok egitim gorduler. peki ya policymakerlar? mesela 1 onceki yilda satilan silah sayisi ile bu yil yasanan silahli saldirilar arasindaki iliski sizce de incelemeye deger degil mi? (ikisini ayn yil versem karsilikli iliski elestirisi gelebilecegi icin 1 yil onceki silah satisi diye ornek verdim ancak konsept olarak anlasildigini dusunuyorum). yani silah satisina sinir getirmemiz gerektiginin bir gostergesi olabilir bu korelasyon. ancak korelasyon ve nedensellik birbirlerinin tersi seylermis gibi gecistirirseniz potansiyel bir cozumu kaybettiniz demektir.

    ondan dolayi bu lafin always ile beraber kullanilmasi cok onemli bence. hem korelasyonun hem de nedenselligin ne oldugunu daha iyi anlayabiliriz boylece.
  • istatistik yorumlayanların dikkat etmesi gerekir
  • bundan dolayı causal inference kurmak için randomized controlled experiment (altın standart ), natural experiment ya da en azından quasi-experiment gereklidir .

    (bkz: causal inference)
  • istatistiğin belkemiği olmakla birlikte bir çok hurafenin temelinde de correlation'un causation'a bağlanması yatar. temel bilimler okuyan birçok öğrenci bu cümlenin tam bağlamını kavrayamaz, o yüzden amme hizmeti olarak birkaç örnek vereceğim;

    "ayşe kötü yola düştü, zina yaptı o yüzden cin çarptı geçen gün, gözümüzün önünde yere yığıldı"
    => korelasyon: zina yapmak ve çarpılmak arasında bağlantı var.
    =>nedensellik: zina yaparsan çarpılırsın.
    =>aslında olan: x bir sağlık sorunu sebebiyle nöbet geçirmiştir.

    "berkecan beni aldattı, çünkü ikizler burcu. orkun da aldatmıştı o da ikizlerdi"
    => korelasyon: ikizler burcu kişiler ile aldatma arasında bağlantı var.
    =>nedensellik: ikizler burcu insanlar aldatıyor.
    =>aslında olan: aynı zaman aralığında doğan farklı kişiler aldattı, aldatmalarının altındaki motivasyon çiftin ilişkisiyle, kişilerin karakteriyle alakalıdır.

    "hükümet çok iyi, bak 2002'de geldiğinde herkes zenginleşti enflasyon düştü herkesin buzdolabı oldu"
    => korelasyon: akp ile ülke refahı arasında bağlantı var.
    =>nedensellik: akp geldiği için herkesin ekonomik durumu çok iyi oldu.
    =>aslında olan: fed tüm dünyaya dolar pompaladı, bu durum türkiye'de akp hükümetine denk geldi ve kendilerinin yapmadığı bir balon zenginleşme yaşandı.
  • (bkz: aşılanma oranı arttıkça ölüm sayısının da artması)
hesabın var mı? giriş yap