Il Concise Oxford Dictionary definisce correlazione come "relazione reciproca tra due o più cose" e causalità come "causando o producendo un effetto" .Correlation e nesso di causalità può essere dato precise definizioni matematiche, ma la maggior parte delle persone non sanno la matematica, in modo da stabilirsi per le definizioni del dizionario. Dovrebbe essere abbastanza chiaro anche con questi che correlazione non è causalità. Uno dei peggiori afflizioni delle classi chattering britannici, in particolare quelli nei media (tra cui la BBC), è quello di ritenere che la correlazione significa causalità. Ciò si verifica soprattutto quando le indagini dubbie (o studi "scientifici") sono svolte da organizzazioni dubbie con una storia particolare a girare. Finché la conclusione conferma qualche pregiudizio del commentatore, allora l'indagine viene preso come prova che qualche "buon senso" (di solito "conservatore") è stato anche confermato (e alcune orribili "liberali, 1960" vista è stato cestinati). Si noti che le circostanze in cui sono fatte le indagini non si parla mai, ed è probabile che questi da soli invalidano qualsiasi conclusione. (Si dice spesso che si può ottenere qualsiasi risposta che si desidera da un sondaggio.) Ma per il bene della discussione assume le indagini (o studi) sono stati fatti correttamente. Alcuni degli esempi più comuni della confusione tra correlazione e causalità sono a che fare con la vita familiare (molti altri sono a che fare con la salute). Prendere in considerazione le seguenti dichiarazioni: (1) "bambini cresciuti da genitori single fanno meno bene a scuola (e più tardi nella vita)." La conclusione dovrebbe essere che i genitori dovrebbero diventare e rimanere sposati. (2) "I bambini in cui la madre rimane a casa fanno meglio a scuola (e più tardi nella vita)." La conclusione dovrebbe essere che le madri dovrebbero rimanere a casa. (O occasionalmente, ma raramente, che le madri ei padri devono stare a casa, ma di solito questo tipo di indagine è solo un attacco di greggio sul madri che lavorano in modo padri non vengono mai menzionati.) Spiegazione "Correlazione non implica causalità" è una frase usata in la scienza e le statistiche per sottolineare che la correlazione tra due variabili non implica automaticamente che uno fa l'altro (anche se non elimina il fatto che la correlazione può essere ancora un suggerimento, se potente o otherwiseThe convinzione opposta, la correlazione dimostra causalità, è un errore logico con il quale due eventi che si verificano insieme sono affermato di avere un utilizzo relationshipThe causa-effetto della terapia ormonale sostitutiva e ridotta incidenza di malattia coronarica sono stati effetti coincidenti di una causa comune (vale a dire, i benefici connessi con uno status socio-economico più elevato), piuttosto che causa ed effetto come era stato supposedusageIn senso matematico, è sempre corretto dire "Correlazione non implica causalità". Tuttavia, la parola "implica" in uso casuale liberamente significa suggerisce piuttosto che richiede. L'idea che la correlazione e causalità sono collegati è certamente vero; la correlazione è necessario per causalità. Almeno nel modo in cui interpretiamo, "correlazione" è una misura (di riferimento creato) per capire il principio di causation.This è il significato inteso dagli statistici quando dicono nesso di causalità non è certa. In effetti, p implica q ha il significato tecnico di implicazione logica: se p, allora q simboleggiato come p → q. Questo è "se circostanza p è vera, allora q segue necessariamente. 1. Una verifica in correlazione con B. 2. Pertanto, una causa B.In questo tipo di errore logico, si fa una conclusione prematura sulla causalità dopo aver osservato solo una correlazione tra due o più fattori. Generalmente, se un fattore (a) viene osservato essere correlata solo con un altro fattore (B), a volte è dato per scontato che a sta causando B anche quando nessuna prova supporta questo. questo è un errore logico perché ci sono almeno cinque possibilità: 1. a può essere la causa di B. 2. B può essere la causa di A. 3. alcuni sconosciuti terzo fattore C può effettivamente essere la causa sia di a e B. 4. potrebbe esserci essere una combinazione di questi tre rapporti. Per esempio, B può essere la causa di a al tempo stesso come a è la causa di B (contraddizione che l'unica relazione tra a e B è che a causa B). descrive auto-rinforzante sistema. 5. "relazione" è una coincidenza o così complesso o indiretto che è chiamato più efficacemente una coincidenza (ie due eventi che si verificano allo stesso tempo che non hanno relazione diretta tra loro oltre al fatto che essi si verificano contemporaneamente). ESEMPI: B provoca un (causalità inversa) I più pompieri combattere un incendio, il più grande il fuoco sta per essere. Pertanto pompieri provocare un incendio. Esempio 1: Dormire con le scarpe su è fortemente correlato con il risveglio con un mal di testa. Pertanto, a letto con le scarpe sulle cause mal di testa. Esempio 2: I bambini che dormono con la luce accesa sono molto più probabilità di sviluppare la miopia in seguito life.Example 3: Come aumentare le vendite di gelati, il tasso di decessi per annegamento aumenta sharply.Therefore, cause gelato drowning.With una diminuzione il numero di pirati, si è registrato un aumento del riscaldamento globale rispetto allo stesso period.Therefore, il riscaldamento globale è causato da una mancanza di pirati.