الارتباط الزائف
ما هو الارتباط الزائف؟
في الإحصاء ، يشير الارتباط الزائف (أو الزيف) إلى اتصال بين متغيرين يبدو أنهما سببيان ولكنه ليس كذلك. مع الارتباط الزائف ، فإن أي تبعيات ملحوظة بين المتغيرات ترجع فقط إلى الصدفة أو كلاهما مرتبطان ببعض المربكات غير المرئية.
فهم الارتباط الزائف
ستظهر العلاقات الزائفة في البداية لتظهر أن متغيرًا واحدًا يؤثر بشكل مباشر على آخر ، لكن هذا ليس هو الحال. غالبًا ما ينتج هذا الارتباط المضلل عن عامل ثالث لم يكن واضحًا وقت الفحص ، ويطلق عليه أحيانًا عامل الخلط.
عندما يتتبع متغيرين عشوائيين بعضهما البعض عن كثب على الرسم البياني ، فمن السهل الشك في الارتباط حيث يؤدي التغيير في متغير واحد إلى تغيير في المتغير الآخر. وبغض النظر عن السببية ، وهو موضوع آخر ، يمكن لهذه الملاحظة أن تقود قارئ الرسم البياني إلى الاعتقاد بأن حركة المتغير A مرتبطة بالحركة في المتغير B أو العكس.
ومع ذلك ، قد يُظهر الفحص الإحصائي الدقيق أن الحركات المتوافقة هي مصادفة أو ناتجة عن عامل ثالث يؤثر على المتغيرين. هذا ارتباط زائف. البحث الذي يتم إجراؤه بأحجام عينات صغيرة أو نقاط نهاية عشوائية معرضة بشكل خاص للخطأ.
اكتشاف الزيف
الطريقة الأكثر وضوحًا لاكتشاف العلاقة الزائفة في نتائج البحث هي استخدام الفطرة السليمة. لمجرد حدوث شيئين ويبدو أنهما مرتبطان لا يعني أنه لا توجد عوامل أخرى في العمل. ومع ذلك ، لكي تعرف على وجه اليقين ، يتم فحص طرق البحث بشكل نقدي.
في الدراسات ، يجب تضمين جميع المتغيرات التي قد تؤثر على النتائج في النموذج الإحصائي للتحكم في تأثيرها على المتغير التابع.
ارتباط زائف
يمكن تحديد العديد من العلاقات الزائفة باستخدام الفطرة السليمة. إذا تم العثور على ارتباط ، فعادة ما يكون هناك أكثر من متغير واحد في اللعب ، وغالبًا ما لا تكون المتغيرات واضحة على الفور.
أمثلة على الارتباط الزائف
من السهل العثور على ارتباطات مثيرة للاهتمام ، لكن سيتضح أن الكثير منها زائف. ثلاثة أمثلة هي نظرية طول التنورة ، ومؤشر سوبر السلطانية ، والعلاقة المقترحة بين معدلات إتمام السباق والكلية.
** نظرية طول التنورة **: نشأت في العشرينيات من القرن الماضي ، تنص نظرية طول التنورة على أن أطوال التنورة واتجاه سوق الأسهم مترابطان. إذا كانت أطوال التنورة طويلة ، فإن الارتباط هو أن سوق الأسهم هابط. إذا كانت أطوال القمصان قصيرة ، فإن السوق صاعد.
** مؤشر Super Bowl **: في أواخر شهر يناير ، غالبًا ما تكون هناك أحاديث حول ما يسمى بمؤشر Super Bowl ، مما يشير إلى أن فوز فريق American Football Conference يعني على الأرجح أن سوق الأسهم سينخفض في المستقبل. في حين أن فوز فريق المؤتمر الوطني لكرة القدم ينذر بارتفاع السوق. منذ بداية عصر Super Bowl ، كان المؤشر دقيقًا في حوالي 74٪ من الوقت ، أو 40 من أصل 54 عامًا ، وفقًا لـ OpenMarkets. إنها قطعة محادثة ممتعة ولكنها على الأرجح ليست شيئًا قد يوصي به مستشار مالي جاد كاستراتيجية استثمار للعملاء.
** التحصيل العلمي والعرق **: ركز علماء الاجتماع على تحديد المتغيرات التي تؤثر على التحصيل التعليمي. وفقًا لبحث حكومي ، أكمل 56 ٪ من البيض الذين تتراوح أعمارهم بين 25 و 29 عامًا شهادة جامعية في عام 2019 ، مقارنة بـ 36 ٪ فقط من الأفراد السود من نفس العمر. المعنى الضمني هو أن العرق له تأثير سببي على معدلات إتمام الدراسة الجامعية.
ومع ذلك ، قد لا يكون العرق نفسه هو الذي يؤثر على التحصيل العلمي. قد تكون النتائج أيضًا بسبب تأثيرات العنصرية في المجتمع ، والتي يمكن أن تكون المتغير "الخفي" الثالث. تؤثر العنصرية على الأشخاص الملونين ، وتضعهم في وضع غير مؤات من الناحيتين التعليمية والاقتصادية. على سبيل المثال ، تواجه المدارس في المجتمعات غير البيضاء تحديات أكبر وتتلقى تمويلًا أقل ، ولدى الآباء من السكان غير البيض وظائف منخفضة الأجر وموارد أقل لتكريسها لتعليم أطفالهم ، وتعيش العديد من العائلات في صحاري غذائية وتعاني من سوء التغذية . قد يُنظر إلى العنصرية ، بدلاً من العرق ، على أنها متغير سببي يؤثر على التحصيل العلمي.
يسلط الضوء
غالبًا ما يرجع ظهور علاقة سببية إلى حركة مماثلة على الرسم البياني يتبين أنها مصادفة أو ناتجة عن عامل "مربك" ثالث.
الارتباط الزائف ، أو الزيف ، يحدث عندما يظهر عاملان مرتبطان بشكل عرضي ببعضهما البعض ولكنهما غير مرتبطين.
يتطلب تأكيد العلاقة السببية دراسة تتحكم في جميع المتغيرات الممكنة.
يستخدم الإحصائيون والعلماء التحليل الإحصائي الدقيق لتحديد العلاقات الزائفة.
يمكن أن ينتج الارتباط الزائف عن أحجام العينات الصغيرة أو نقاط النهاية التعسفية.
التعليمات
ما هو الانحدار الزائف؟
الانحدار الزائف هو نموذج إحصائي يظهر أدلة إحصائية مضللة لعلاقة خطية ؛ بمعنى آخر ، علاقة زائفة بين المتغيرات المستقلة غير الثابتة.
ما هو مثال على الارتباط وليس السببية؟
مثال على الارتباط هو أن المزيد من النوم يؤدي إلى أداء أفضل أثناء النهار. على الرغم من وجود ارتباط ، إلا أنه لا يوجد بالضرورة علاقة سببية. قد لا يكون المزيد من النوم هو السبب وراء أداء الفرد بشكل أفضل ؛ على سبيل المثال ، ربما يستخدمون أداة برمجية جديدة تزيد من إنتاجيتهم. للعثور على السببية ، يجب أن يكون هناك دليل واقعي من دراسة تظهر علاقة سببية بين النوم والأداء.
كيف تكتشف الارتباط الزائف؟
يجب أن يبحث الإحصائيون والعلماء الآخرون الذين يحللون البيانات عن العلاقات الزائفة طوال الوقت. هناك العديد من الطرق التي يستخدمونها للتعرف عليها بما في ذلك: - ضمان عينة تمثيلية مناسبة - الحصول على حجم عينة مناسب - توخي الحذر من نقاط النهاية التعسفية - التحكم في أكبر عدد ممكن من المتغيرات الخارجية - استخدام فرضية فارغة والتحقق من وجود p قوي -القيمة
ما هي السببية الكاذبة؟
تشير السببية الكاذبة إلى افتراض أن شيئًا واحدًا يسبب شيئًا آخر بسبب العلاقة بينهما. على سبيل المثال ، قد نفترض أن هاري كان يتدرب بجد ليصبح عداءًا أسرع لأن أوقات السباق قد تحسنت. ومع ذلك ، قد تكون الحقيقة أن أوقات سباق هاري قد تحسنت لأنه يمتلك حذاء جري جديدًا مصنوعًا بأحدث التقنيات. كان الافتراض الأولي سببية خاطئة.
