الفرق بين الارتباط والسببية في الإحصاء: لا تقع في الفخ!
في عالم الإحصاء وتحليل البيانات، يُعد فهم الفرق بين الارتباط (Correlation) والسببية (Causation) أمرًا بالغ الأهمية. فالكثير من الباحثين والمحللين – وحتى الشركات – يقعون في فخ الربط الخاطئ بين وجود علاقة إحصائية وبين وجود علاقة سببية. في هذا المقال، سنوضح الفرق الجوهري بين المصطلحين، ونقدم أمثلة عملية، وطرقًا لتجنب هذا الخطأ الشائع.
ما هو الارتباط؟
الارتباط هو مقياس إحصائي يعكس مدى تغير متغيرين معًا. فإذا زاد أحد المتغيرين وكان المتغير الآخر يزيد أيضًا، فنحن أمام ارتباط موجب. أما إذا زاد أحد المتغيرين والآخر يقل، فهذا ارتباط سالب.
مثال شائع: قد تجد أن معدل الغرق في المسابح يرتفع مع عدد الأفلام التي يمثل فيها نيكولاس كيج! لكن هل هذا يعني أن أحدهما يسبب الآخر؟ بالطبع لا، وهذا ما سنوضحه.
ما هي السببية؟
السببية تعني أن أحد المتغيرين هو السبب المباشر أو غير المباشر في تغير المتغير الآخر. إثبات العلاقة السببية يتطلب أكثر من مجرد تحليل إحصائي بسيط؛ بل يحتاج إلى تصميم تجريبي صارم، مثل التجارب العشوائية المحكمة، أو دراسات طولية.
الارتباط لا يعني السببية!
ربما يكون هذا أحد أشهر المبادئ في الإحصاء: "الارتباط لا يعني السببية (Correlation does not imply causation)". وجود علاقة بين متغيرين لا يعني بالضرورة أن أحدهما يسبب الآخر. قد تكون هناك متغيرات خفية (متغيرات مرافقة) هي السبب الحقيقي وراء العلاقة.
أمثلة واقعية على سوء الفهم
- زيادة استهلاك المثلجات وارتفاع معدلات الجريمة في الصيف. السبب الحقيقي؟ الطقس الحار.
- العلاقة بين مستوى التحصيل الدراسي وعدد الكتب في المنزل. السبب الحقيقي قد يكون الخلفية الاجتماعية والتعليمية للأهل.
كيف نثبت السببية؟
لإثبات العلاقة السببية، يستخدم الباحثون:
- تجارب عشوائية محكمة (RCTs)
- دراسات طولية (Longitudinal Studies)
- التحكم في المتغيرات المرافقة (Confounding Variables)
- نماذج الانحدار المتقدم وتحليل المسار (Path Analysis)
أنصحك بقراءة أيضًا:
- اختبار الفرضيات في الإحصاء: شرح مبسط مع مثال عملي
- العينات الإحصائية: الأنواع والاستخدامات في البحث العلمي
مصادر تساعدك على التعمق أكثر:
خاتمة
قبل أن تستنتج أن "أ" يسبب "ب"، تأكد أن العلاقة ليست مجرد مصادفة إحصائية. فالإحصائي المحترف لا يقع في فخ "الارتباط = سببية". استخدم أدوات التحليل بعناية، وراجع تصميم الدراسة، واسأل دائمًا: هل هناك عامل خفي يفسر العلاقة؟
📝 المصدر: Investopedia: Correlation Does Not Imply Causation
🔗 بقلم ذاكر احصا – للإحصاء نفهم الدنيا | لمزيد من المقالات: ذاكر احصا
📲 للتواصل عبر واتساب