En las estadísticas, un que la relación falsa (o, a veces, la correlación falsa ) es una relación matemática en la cual dos ocurrencias no tienen ninguna conexión causal, con todo él se puede deducir que lo hacen, debido a cierto tercer, factor no visto (designado un " factor" de la confusión; o " " variable que está al acecho ;). La relación falsa da una impresión de un acoplamiento digno entre dos grupos que sea inválido cuando está examinado objetivo.

La correlación engañosa entre dos variables se produce con la operación de una tercera variable causal. Es decir encontramos una correlación entre A y el B. Tenemos tan tres relaciones posibles: el

A del causa B, el
B causa A, el del
O el C del
de causa A y B.

El último es una correlación falsa. Por lo tanto a menudo se dice ese " La correlación no implica el " de la causalidad ;.

Ejemplo general

Un ejemplo de una relación falsa se puede iluminar examinando las ventas del helado de una ciudad . Estas ventas son las más altas cuando el índice de drownings en las piscinas de la ciudad es el más alto. Para alegar que las ventas del helado causan el ahogamiento, o viceversa, sería implicar una relación falsa entre los dos. En realidad, una ola de calor pudo haber causado ambos. La ola de calor es un ejemplo de una variable ocultada o no vista.

Otro ejemplo popular es una serie de estadísticas holandesas que demuestran una correlación positiva entre el número de cigüeñas que jerarquizan en una serie de los resortes y el número de bebés humanos llevados en aquel momento. Por supuesto no había conexión causal; fueron correlacionados con uno a solamente porque fueron correlacionados con el tiempo nueve meses antes de las observaciones.

Experimentos

El término es de uso general en las estadísticas y particularmente en técnicas experimentales de la investigación . La investigación experimental intenta entender y predecir las relaciones causales (→ de X Y). Una correlación non-causal se puede crear falso por un antecedente que cause ambos (el → X de W y Y). Variables de intervención (→ del → de X W Y), si es desapercibido, puede hacer mirada indirecta de la causalidad directa. Debido a esto, las correlaciones experimental identificadas no representan las relaciones causales a menos que las relaciones falsas puedan ser eliminadas.

En la práctica, tres condiciones se deben cumplir para concluir que X causa Y, directo o indirectamente:
X debe preceder Y
Y no debe ocurrir cuando no ocurre X
Y debe ocurrir siempre que ocurra X

Las relaciones falsas pueden ser identificadas a menudo considerando si se han violado ninguno de estos tres condiciones.

La condición final puede ser relaxed en el caso de la causalidad indirecta. Por ejemplo, considerar un duelo de la pistola. Dos hombres hacen frente apagado y encienden en uno a. Si un hombre muere como resultado del tiro del otro hombre, podemos concluir derecho que el otro hombre causó su muerte. Sin embargo, si un doctor ahorra la vida del hombre herido (así violando la tercera premisa), esto no mina la causalidad, sólo causalidad directa del . El daño biológico (w) continuo del tiro (x) causa la muerte (y), no el tiro sí mismo, permitiendo la intervención médica.

Ver también

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