Vikipedia’da sıkıcı gözüken bir çok makale içinde gerçekten güzel süprizler çıkabiliyor. İşte biri:
İstatistikte korelasyon hakkinda çok kullanılan ve her istatistik kullananın bilmesi gerek bir cümle şudur:
Korelasyon veya doğrusal ilişki nedensellik değildir.
Genellikle çok kişi iki değişken arasında bir ilişki kurulunca birinin sebep diğerinin sonuc olduğuna ve birinin diğerine neden olduğuna inanmış görünürler. Gerçekten nedensellik ve korelasyon birbirine bağlı kavramlardır: nedensellik ispat edilmesi için korelasyonun bulunması gereklidir ama bu nedensellik göstermek için yeterli değildir. Nedensellik ve korelasyon birbirlerine eşit değillerdir ama daha uygun cümleler ile
Empirik olarak gözümlenen birlikte değişme nedensellik açıklamasi için gereklidir ama yeterli değildir.Korelasyon nedensellik değildir; ama nedenseliğin daha ayrıntılı incelenmesi gerektiren ipucu sağlar.
İstatistikte birbiri ile çok yakından doğrusal ilişkili gibi görülen ama biri diğerine sebep-sonuç olmayan birçok pratik örnek bilinmektadir. Genellikle bu türlü nedensellikden doğmayan yakın ilişkiye sahte korelasyon adı verilmektedir. Genellikle bu sahte korelasyon iki değişkenin de bir başka saklı olan degisken tarafından etkilenmesi dolayısı ile ortaya çıkar. Biraz abstre olarak A ve B arasında bulunan yakin korelasyon daha objektif olarak dikkatle incelenince üç tür mümkün ilişki olabilceği görülür:
A nedendir B sonuçtur;B nedendir A sonuçtur;
yahut
C neden A sonuçtur VE C neden B sonuçtur.
İşte sahte korelasyon üçüncü halde ortaya çıkar. A ve B arasında görülen yakın ilişki biribirin sebep-sonuç olmasından doğmaz. Yakın korelasyon her hâlde sebep-sonuç ilişkisi ifade etmez: “korelasyon nedensellik degildir”.
Sahte korelasyon hakkında birçok örnek verilmiştir ve bunlar bazan alaycı, bazan şaşırtıcı ve bazan gülünçtür. Bunlardan bazılarını verip niçin sahte korelasyon bulunduğunu açıklayalım:
- İskandinavya’da 19. yüzyil sonu ve 20. yüzyıl için yıllık leylek sayısı ve yıllık çocuk doğumları inceleyince çok yakin bir pozitif korelasyon bulunmaktadır. Bu, doğan çocuklarin leylekler tarafından getirildikleri önermesini doğrulamaz. Hem çocuk doğum sayısı hem de leylek sayısı ekonomik gelişme ve sehirleşme dolayısıyla azalmış ve bu iki azalma birinin diğerine sebep-sonuç olmasından ortaya çıkmamıştır.
- Bir sahil şehrinde aylık dondurma satışlariı ile aylık denizde boğulma sayıları yıl içinde birlikte artıp eksilime gösterip yakın pozitif korelasyon gösterirler. Bu demek değildir ki fazla dondurma fazla boğulmalara sebep-sonuç olmakta veya boğulmaların azalması dondurma satışlarına aksi tesirde bulunmaktadır. Her ikisi de mevsim değiştiği için aynı yönde değişik etki görmektedir.
- Ayakkabı ile uyumak, baş ağrısı ile uyanmakla yakın pozitif korelasyon gösterir. Bu demek değildir ki ayakkabi ile yatmak baş ağrısı doğurur. Çok daha uygun bir açıklama, her ikisinin de fazla alkolik içki kullanma sonucu ortaya çıkmasıdır.
- Bir yangına müdahale eden itfaiye mensuplarının sayısı ile yangından ortaya çıkan maddi hasar birbirleri ile yakın korelasyon gösterirler. Bu demek değildir ki itfaiye mensubu sayısı artışı (yağmacı artışı gibi) daha çok maddi hasar çıkmasına neden olur. Asıl açıklama yangının büyüklüğü ve şiddetine dayanır; büyük yangınlar daha çok itafiyeci gerektirir ve daha çok hasar doğurur ve aksi de doğrudur.
- 1950lerden beri hava kirliği göstergeleri ile polise bilirilen hırsızlık olayları sayısı pozitif korelasyon göstermektedir. Bu demek değildir ki hava kirliği artışı hırsızlık olaylarının artışına; yahut hava kirliğinin artışı hırsızlik sayısı artışına neden olmuştur. Her iki değişken de hızlı şehirleşme dolayısı ile artış göstermektedir.
Kaynak: http://tr.wikipedia.org/wiki/Korelasyon