Примеры причинно следственной связи: 1. Понятие о причинно-следственных связях. Логика: конспект лекций

1. Понятие о причинно-следственных связях. Логика: конспект лекций

1. Понятие о причинно-следственных связях

Перед тем как рассматривать непосредственно методы установления причинно-следственных связей, необходимо уяснить себе понятие причины и следствия.

Причиной называют такое явление, процесс или предмет, который уже в силу своего существования вызывает определенные изменения окружающего мира. Причина характеризуется тем, что всегда предшествует результату. Она лежит как бы в основе последствия. Так, ни одно следствие невозможно представить себе без причины, ведь последняя является своего рода отправной точкой. Приведем пример: «Ударила молния — лес загорелся». Очевидно, что здесь причиной является молния, если именно она спровоцировала пожар. Без такой причины следствия быть не могло. Конечно, можно говорить о том, что пожар мог начаться в результате поджога, однако в таком случае причиной стал бы поджог.

Следствие — это то, что влечет за собой причина; оно всегда вторично и зависимо, определяемо ей.

Именно на таком соотношении причины и следствия построен профессиональный процесс многих людей. Пожарные, спасатели, сотрудники правоохранительных органов, прежде чем приступить к работе, вначале ищут причину. Например, пожарные приступают к тушению пожара, только когда более-менее ясно, от чего возник пожар и где. В противном случае риск для жизни повысился бы в несколько раз. Конечно, окончательно причина возгорания, будь то поджег, неисправность электропроводки или неосторожное обращение с огнем, становится ясна только по окончании тушения, но первоначально она должна быть определена хотя бы примерно.

Работник правоохранительных органов, выезжая на место происшествия, первым делом определяет причины этого происшествия. Если поступил сигнал об убийстве, необходимо проверить, является ли происшедшее на самом деле преступлением.

То есть определяется причина смерти. При этом отсеиваются версии о самоубийстве, несчастном случае, смерти от болезни и т. д. После этого (если установлено, что убийство имело место) определяется уже причина совершения преступления — корысть, месть и т.

 д.

Спасатели, приезжая на место вызова, вначале определяют причину несчастного случая, для того чтобы разработать наиболее эффективную тактику спасения. Если речь идет о падении с высоты, автомобильной катастрофе или другом травматичном событии, появляется необходимость в особом порядке транспортировки. Так, например, шейный, грудной и поясничный отделы позвоночника должны быть зафиксированы на случай, если имеются повреждения позвоночного столба. Виды оказываемой первой помощи также зависят от того, какое именно событие привело к возникновению опасных ситуаций, получению травм. Очевидно, что спасатели определяют причины произошедших событий для наиболее эффективной организации помощи гражданам.

На первый взгляд может показаться, что определение причины не важно, не имеет большого значения, однако приведенные выше примеры говорят об обратном. Установление причины необходимо, так как в противном случае оперативный работник милиции искал бы несуществующего преступника, расследуя стечение обстоятельств, похожее на преступление (стоит ли говорить, что установление причины — большая часть оперативной работы), а пожарные и спасатели не справлялись с работой.

Таким образом, причиной называется такая объективная связь между двумя явлениями, когда одно из них вызывает другое — следствие.

Раскрытие причинной связи между явлениями представляет собой сложный многогранный процесс, включающий разнообразные логические средства и способы познания. В логике разработано несколько методов установления причинной связи между явлениями. Из этих методов чаще всего используются четыре: метод сходства, метод различия, метод сопутствующих изменений и метод остатков.

Нередко в научном исследовании применяются сочетания этих методов, но для уяснения сути вопроса следует рассмотреть их отдельно^{12}.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

§ 2. УМОЗАКЛЮЧЕНИЯ, В КОТОРЫХ ВЫВОДЫ ОСНОВЫВАЮТСЯ КАК НА СВЯЗЯХ МЕЖДУ ВЫСКАЗЫВАНИЯМИ, ТАК И НА ВНУТРЕННЕЙ СТРУКТУРЕ ПРОСТЫХ ВЫСКАЗЫВАНИЙ

§ 2. УМОЗАКЛЮЧЕНИЯ, В КОТОРЫХ ВЫВОДЫ ОСНОВЫВАЮТСЯ КАК НА СВЯЗЯХ МЕЖДУ ВЫСКАЗЫВАНИЯМИ, ТАК И НА ВНУТРЕННЕЙ СТРУКТУРЕ ПРОСТЫХ ВЫСКАЗЫВАНИЙ В традиционной логике основными умозаключениями этого типа считали так называемые непосредственные умозаключения и категорический

§ 2. Индуктивные методы установления причинно – следственной связи

§ 2. Индуктивные методы установления причинно – следственной связи Причинной называется такая объективная связь между двумя явлениями, когда одно из них вызывает другое — следствие. Раскрытие причинной связи между явлениями — сложный, многогранный процесс, включающий

§ 2. Этика производства следственных действии

§ 2. Этика производства следственных действии Следственные действия, в процессе которых следователь получает и проверяет доказательства, регулируются законом на различном уровне детализации. Сам уголовно-процессуальный закон, о чем говорилось выше, в ряде случаев

§ 2. УМОЗАКЛЮЧЕНИЯ, В КОТОРЫХ ВЫВОДЫ ОСНОВЫВАЮТСЯ КАК НА СВЯЗЯХ МЕЖДУ ВЫСКАЗЫВАНИЯМИ, ТАК И НА ВНУТРЕННЕЙ СТРУКТУРЕ ПРОСТЫХ ВЫСКАЗЫВАНИЙ

§ 2. УМОЗАКЛЮЧЕНИЯ, В КОТОРЫХ ВЫВОДЫ ОСНОВЫВАЮТСЯ КАК НА СВЯЗЯХ МЕЖДУ ВЫСКАЗЫВАНИЯМИ, ТАК И НА ВНУТРЕННЕЙ СТРУКТУРЕ ПРОСТЫХ ВЫСКАЗЫВАНИЙ В традиционной логике основными умозаключениями этого типа считали так называемые непосредственные умозаключения и категорический

III РЕЗОЛЮЦИИ О МЕЖДУНАРОДНЫХ СВЯЗЯХ МЕЖДУ ОБЩЕСТВАМИ СОПРОТИВЛЕНИЯ

III РЕЗОЛЮЦИИ О МЕЖДУНАРОДНЫХ СВЯЗЯХ МЕЖДУ ОБЩЕСТВАМИ СОПРОТИВЛЕНИЯ Новому Генеральному Совету дано специальное поручение создать международные профессиональные союзы.С этой целью в течение одного месяца после конгресса ему надлежит составить обращение, которое

45.

 Понятие о причинно-следственных связях

45. Понятие о причинно-следственных связях Перед тем как рассматривать непосредственно методы установления причинно-следственных связей, необходимо уяснить себе понятие причины и следствия.Причиной называют такое явление, процесс или предмет, который уже в силу своего

46. Методы установления причинно-следственных связей

46. Методы установления причинно-следственных связей Метод сходства заключается в том, что, если два и более случая исследуемого явления сходны только в одном обстоятельстве, существует вероятность, что именно это обстоятельство и есть причина или часть причины данного

ЛЕКЦИЯ № 18 Методы установления причинно-следственных связей

ЛЕКЦИЯ № 18 Методы установления причинно-следственных связей 1. Понятие о причинно-следственных связях Перед тем как рассматривать непосредственно методы установления причинно-следственных связей, необходимо уяснить себе понятие причины и следствия. Причиной

2. Методы установления причинно-следственных связей

2. Методы установления причинно-следственных связей Метод сходства заключается в том, что, если два и более случая исследуемого явления сходны только в одном обстоятельстве, существует вероятность, что именно это обстоятельство и есть причина или часть причины данного

3. Душа как причинно–целевой принцип

3. Душа как причинно–целевой принцип а) Из приведенной выше четырехпринципной характеристики всякой вещи в отношении души остается указать еще на причины и цели.Что касается причины, то Аристотель, избегая платонического суждения о самодвижности души, формально

2. Понятие о микрообъекте как понятие о транссубъективной реальности

2. Понятие о микрообъекте как понятие о транссубъективной реальности или о транссубъективном предмете, именуемом «объект науки», которое приложимо к эстетикеЭто не предмет моих внешних чувств, сущий вне меня и моего сознания: не нечто объективно-реальное. Это не предмет

Ложные связи: как научиться правильно оценивать причины и следствия

Forbes Woman публикует отрывок книги Саманты Клейнберг «Почему. Руководство по поиску причин и принятию решений» издательства «Манн, Иванов и Фербер»

Почему люди часто ошибаются, пытаясь в конкретной ситуации выделить причину и следствие? Как вообще наш мозг обнаруживает причинно-следственные связи, и видят ли их маленькие дети? Как научиться правильно пользоваться понятиями о вероятности событий и корреляции между ними? На все эти вопросы Клейнберг, доцент Технологического института Стивенс в Нью-Джерси, пытается ответить в своей книге.

В 1999 году британский солиситор (категория адвокатов в Великобритании – Forbes Woman) Салли Кларк предстала перед судом по обвинению в убийстве двух своих детей. Первый сын умер внезапно в возрасте 11 недель в декабре 1996 года. Тогда это сочли смертью от естественных причин, но всего через год скончался и второй ребенок: ему было 8 недель. В обоих случаях дети казались в целом здоровыми, поэтому их внезапная гибель вызвала подозрения.

Обстоятельства были очень схожими: малыши умерли примерно в одинаковом возрасте, именно Салли Кларк обнаружила их бездыханными, дома с ними находилась она одна, и оба ребенка, согласно патологоанатомическому исследованию, имели травмы.

Изначально повреждения на теле  первого мальчика  объяснялись попытками проведения реанимации, но после гибели второго данные были пересмотрены, и ситуация показалась подозрительной. Через месяц после второй смерти обоих родителей арестовали, а позднее Салли Кларк обвинили в убийстве и вынесли приговор.

Какова вероятность того, что двое детей из одной семьи умерли от синдрома внезапной детской смерти (СВДС)?  По мнению английских обвинителей, это событие настолько невероятно, что два подобных исхода могли быть только  результатом  убийства. Этот аргумент (одна из причин в такой степени невероятна, что могла иметь место только другая) и привел к событию, ставшему одним из знаменитых примеров несправедливого приговора. И это ярчайший образец того, к каким последствиям приводит неверное применение статистики и игнорирование причинных зависимостей.

Главная из причин, по которой этот случай получил широкую известность среди статистиков и исследователей вопросов каузальности (причинности – Forbes Woman), заключается в аргументе обвинения. Он был основан, по сути, на следующем: объяснение защиты слишком невероятно, чтобы быть правдой.  В качестве эксперта сторона обвинения привлекла доктора Роя Мидоу, который заявил, что вероятность двух летальных исходов от СВДС (или, как говорят в Великобритании, «смертей в колыбели») в одной семье равна 1:73000000. Далее обвинители утверждали: эта вероятность столь ничтожна, что гибель детей никак не может проистекать от естественных причин, а следовательно, должна быть только результатом убийства.

Такая статистика совершенно неверна. Но, даже если бы она оказалась справедливой, все равно ее нельзя использовать так, как это было сделано.

Мидоу базировал свой вывод на научном докладе, в котором шансы СВДС оценивались как  1:8543, а потом заявил,  что вероятность двух смертей равна 1:8543× 8543, то есть примерно 1:730000001.

Но эти вычисления ложны, потому что заключение опиралось на предпосылку о независимости двух событий, ставших предметом судебного разбирательства (вероятность наступления независимых событий рассчитывается как произведение вероятностей этих событий – Forbes Woman).

Когда вы бросаете монетку, то шанс выпадения «орла» не влияет на то, как монетка упадет в следующий раз. Поскольку  вероятность каждого исхода всегда равна одной второй, математически корректно перемножить оба числа, если мы желаем узнать вероятность выпадения двух «орлов» подряд.

Именно это и сделал Мидоу.

Причины СВДС точно неизвестны, однако среди факторов риска указываются и окружающие условия: к примеру, курят ли родители, употребляют ли алкоголь. Это означает, что, если в семье был один случай СВДС, другой может произойти с вероятностью намного большей, чем 1:8543, поскольку у детей общая генетика и одинаковые условия жизни. То есть первая смерть дает сведения о вероятности второй.

Представленный случай, таким образом, можно сравнить с шансами киноактера на получение второго «Оскара». Ведь награды присуждаются не случайным образом: скорее, те же свойства (талант, известность, связи), что обеспечили кому-то первую  из них, повышают вероятность получения второй.

В этом и коренилась проблема дела Кларк. Поскольку оба события не были независимыми  и, напротив, для обоих могла иметься общая причина, неверно  рассчитывать вероятность простым умножением. Вместо этого, анализируя шанс второй смерти, следовало принять во внимание факт первой, а значит, определить  допустимость СВДС в семье, где уже произошла подобная трагедия. Показатель вероятности и то, как его использовали, были столь явно и ввысшей степени ошибочны, что при рассмотрении первой апелляции защита вызвала в качестве свидетеля профессионального статистика, а Королевское статистическое общество прислало письмо с выражением своих сомнений.

Неверные расчеты, однако, оказались не единственной проблемой, связанной с причинностью. Обвинители попытались поставить знак равенства между вероятностью некоего события (а именно двух СВДС)  в 1:  73000000 и возможностью того, что Салли Кларк невиновна. Подобного рода ошибочное рассуждение, когда шанс события приравнивается к вероятности вины или невиновности, известно как «заблуждение прокурора».

Но мы уже знаем, что невероятные события случаются.  Возможность двух смертей от СВДС мала, однако шанс того, что два ребенка в одной семье умрут младенцами, также крайне невысок. Значит, нужно не просто решать, принять СВДС в качестве объяснения или нет, а провести сравнение с другим доступным толкованием.

Таким образом, нужно было сравнивать вероятности убийства двоих детей в одной семье (а именно такова была версия обвинения) и того, что оба ребенка одних родителей подвержены СВДС (а обстоятельства дела позволяют это  редположить).

Вероятность смерти от СВДС двоих детей из одной семьи не равна шансу того, что эти конкретные малыши страдали таким заболеванием. В деле есть и другие факты,  включая физические доказательства, наличие мотива преступления и так далее. Их следовало учитывать наравне с вероятностными данными (например, допустимость убийства при отсутствии мотива, возможности или орудия преступления наверняка была ниже общего показателя).

Наконец, любое маловероятное событие однажды произойдет, если будет  совершено достаточно попыток. Некорректно низкая вероятность в деле Кларк (1: 73000000) все же более чем в 3 раза выше шанса выиграть в лотерею Mega Millions  (1: 258000000) (Mega Millions — популярная американская лотерея, проходящая в 44 штатах, округе Колумбия и на Виргинских островах. Минимальный  анонсируемый джекпот Mega Millions — $15 млн, а самый крупный разыгранный суперприз составил $656 млн. — Прим. ред.) Допустимость, что вы станете победителем подобной лотереи, очень мала;  а как насчет шанса, что кто-то все же выиграет? Он весьма высок. Это значит, что использование только вероятностного метода для определения вины и невиновности гарантированно приводит как минимум к ряду ошибочных приговоров. Суть в том, что для отдельного человека возможность стать участником подобных событий крайне низка, но, учитывая, что в мире живут миллионы семей с двумя детьми, где-то такое событие случается.

В итоге после повторной апелляции в январе 2003 года приговор Кларк был пересмотрен. К тому моменту она провела в тюрьме три года.

9.2 Причинность

9.2 Причинность Умение устанавливать причинно-следственные связи в мире важно. Что связывает причину и следствие невидимо нам (Юм). Но мы можем заметить корреляции и из них иногда сделать выводы о причинно-следственных связях. Не все корреляции существуют потому что есть причинно-следственная связь.

Корреляции

Заявления о корреляции выражают отношение между двумя свойствами (значениями переменных) в пределах одной совокупности.

	Курильщики	Некурящие
Американские мужчины	51	49
американки	34	66

На основании этих данных мы утверждаем, что 51% американских мужчины курят, и 34% американских женщин курят. Свойство быть Американский мужчина положительно коррелирует со свойством быть курильщиком, а свойство быть американской женщиной отрицательно коррелирует с быть курильщиком. Население здесь — взрослые американцы, и мы сравниваем две переменные: курение и пол; каждая переменная имеет два значения.

А положительно коррелирует с В тогда и только тогда, когда процент А среди В больше, чем процент As среди не-Bs.

А отрицательно коррелирует с В тогда и только тогда, когда процент А среди В меньше процента As среди не-Bs.

А не коррелирует с В является процент As среди Bs такой же, как процент As среди не-Bs.

Оценка корреляций

Предвзятость внимания при оценке корреляций:

Медсестер попросили просмотреть 100 карточек с пациентами. информацию о них, а затем судить, были ли отношения или Связь конкретного симптома с конкретным заболеванием. Каждый карта указывала, присутствует ли симптом или нет, а также болезнь была или отсутствовала. (Смедслунд, 1963 г.)

Здесь частота симптомов и заболеваний на 100 пациентов.

	Болезнь	Нет болезни
Симптом	37	33
Нет симптомов	17	13

Полученные результаты:

Здесь нет корреляции, хотя 85% медсестры думали, что существует положительная корреляция между симптомом и болезнь. Присутствующая/присутствующая клетка была лучшим предиктором суждения субъекта; высокая цифра в этой ячейке вызвала положительное суждение.

Обратите внимание, что как для группы симптомов, так и для бессимптомная группа примерно у тех, у кого есть заболевание, и у тех, у кого его нет заболевание (имеют чуть больше, чем не имеют в обеих группах; 37-33 с симптомом, 17-13 без симптома). Болезнь у тебя или нет, примерно в два раза больше людей имеют симптом, чем не имеют его.

Субъекты склонны смотреть только на избранных ячейки для соответствующей информации.

Другой пример: отвечает ли Бог на молитвы? Многие говорят да, потому что много раз молитвы были успешными. Но что насчет остальные клетки?

Другой пример:

Испытуемых спросили, является ли мистер Максвелл, вымышленный человек, которого им предложили представить, которого они встретили на вечеринке, был профессором. Им сказали, что он либо профессор, либо руководитель, и что он принадлежал к Медвежьему клубу. Затем испытуемых спрашивали, что дополнительную информацию, которую они хотели бы иметь, чтобы вынести свое суждение. Например, какой процент профессоров в партии являются членами Медвежий клуб, или какой процент руководителей на вечеринке были членами Медвежьего клуба? 89% испытуемых хотели получить первую порцию информации, но только 54% ​​хотели вторую часть, хотя обе части важны. (Также актуальна информация о проценте профессоров на вечеринке.)

Эффекты предшествующей веры в оценку корреляций:

Клинические психологи иногда используют метод «Нарисуй человека». тесты, с помощью которых пациенты, как считается, проецируют аспекты своей личности в рисунки. Большие глаза могут указывать на то, что пациент подозревает другие или параноик; широкие плечи могут указывать на озабоченность мужественностью.

Исследования показали бесполезность этих тестов как индикаторы личностных качеств. Но в исследованиях, в которых картины и метки черт связаны таким образом, что не отражают никакой корреляции, необученные субъекты все еще заявляют, что «обнаружили», что определенные черты коррелируют с некоторые аспекты рисунков. Даже профессионалы сохраняют доверие в них, узнав об их неэффективности. Аналогичные результаты применимы к тесту Роршаха. тесты. Цитата: «Я знаю, что параноики, похоже, не привлекают большого внимания в исследованиях. лаборатории, но они делают это в моем кабинете» (Чепмен и Чепмен, 19 лет).67, 1969)

Предварительное убеждение может усилить предвзятость внимания:

Испытуемым сообщают об эксперименте, в котором детям в интернате дают определенные комбинации продуктов, чтобы увидеть влияют ли они на вероятность простуды. Прежде чем увидеть данных испытуемых просят сформулировать свои собственные гипотезы. После показа данных, на их интерпретации явно влияют их собственные гипотезы. Несмотря на то, что данные не отражают никакой корреляции, испытуемые, предположившие заранее, что тип воды (бутылированная или водопроводная) может иметь значение для простудиться также сказали, что они видели такую ​​корреляцию в примере данные. Субъекты, которые, например, предположили, что тип горчицы вызовет простуду, обратит внимание на данные о горчице/простуде и проигнорирует данные о горчице/нет холодные данные.

Причинно-следственные связи:

Причинное обобщение, например, что курение вызывает рак легких, не относится к конкретному курильщику, а констатирует особое существует связь между свойством курения и свойством получить рак легких. В качестве причинно-следственной связи это говорит не только о том, что является соотношением между двумя свойствами.

Некоторые причинные условия являются необходимыми условиями: наличие кислорода – необходимое условие горения; в без кислорода нет горения. «Причина» часто используется в этом смысл, когда устранение причины направлено на устранение следствия (что вызывает боль?)

Некоторые причинные условия являются достаточными условиями: при наличии достаточного условия эффект должен произойти (находясь в диапазон температур R в присутствии кислорода достаточен для горения многих веществ. «Причина» часто используется в этом смысле, когда мы пытаемся произвести эффект (Что делает этот металл таким прочным?)

Поиск особых обстоятельств: что было причина пожара? Кислород? или спичка поджигателя?

Причинами иногда называют INUS-состояния в том, что они являются недостаточными, но необходимыми частями ненужного, но Достаточный набор условий для эффекта. Можно сказать, что зажег спичку быть причиной его освещения. Предположим, что есть некоторый набор условий этого достаточно для зажигания спички. Сюда можно отнести присутствие кислорода, соответствующие химические вещества в спичечной головке и зажигании. Можно сказать, что удар является необходимой частью этого набора (хотя и недостаточным). само по себе), потому что без поразительного среди этих других условий спичка не зажглась бы. Но сам набор хоть и достаточен, но не необходимо, потому что другие наборы условий могли произвести освещение матча.

Чем причинно-следственные связи отличаются от корреляций?

1. Утверждение о корреляции симметрично в то время как утверждение о причинно-следственной связи асимметрично. Если бы мужчина положительно коррелирует с тем, чтобы быть курильщиком, быть курильщиком также положительно коррелирует с принадлежностью к мужскому полу. Но если курение вызывает легкие рака не обязательно, что рак легких вызывает курение.

2. Корреляции касаются фактических популяций и не являются законопослушными. Причинно-следственные связи закономерны в том смысле, что они касаются как гипотетического населения, так и фактического населения. Когда говорят, что А является причиной В, мы говорим, что если бы произошло увеличение при заболеваемости А будет увеличиваться заболеваемость В; или если бы случаи А уменьшились, случаи Б также уменьшились бы. (Если меньше люди курили, было бы меньше рака легких.) Простые корреляции относятся только для реального населения. Если успех Национальной лиги в Суперкубке просто коррелирует с падением фондового рынка, то нам не следует ожидать изменения на фондовом рынке, чтобы повлиять на результат Суперкубка (или наоборот).

Как можно судить о причинно-следственных связях на основании утверждений о корреляциях?

Например, существует сильная положительная корреляция между увеличением числа занятий по половому воспитанию и ростом в темпе гонореи. Предположим, мы пришли к выводу, что увеличение числа занятий по половому воспитанию вызвало увеличение заболеваемости гонореей.

(A) Статистическая предпосылка (утверждение о корреляции) верно или обосновано?

(B) Какие альтернативные объяснения доступны?

1. Корреляция может быть случайной или случайно. Увеличение государственного долга положительно коррелирует с увеличение заболеваемости гонореей, но причинно-следственной связи нет.

2. Связь может быть ложной, как увеличение числа занятий по половому воспитанию и увеличение частота гонореи, являющейся следствием одной и той же причины.

3. Причинно-следственная связь может быть обратной. Может ли рост заболеваемости гонореей быть причиной ощущаете потребность в дополнительных занятиях по половому воспитанию?

4. Причинно-следственная связь могла быть более сложнее, чем следует из заключения. Увеличение количества занятий по половому воспитанию могло вызвать изменение отношения к сексу, что привело к увеличению в половой жизни, что привело к увеличению заболеваемости гонореей.

5. Указанная причинно-следственная связь может быть незначительной по сравнению с другими факторами, ответственными за рост гонореи ставка.

Предполагается ли наличие причинно-следственной связи в приведенных ниже случаях?

Одно время была сильная положительная корреляция между количеством мулов в государстве и жалованьем, выплачиваемым профессорам (чем больше мулов, тем ниже зарплата).

Существует сильная положительная корреляция между количество пожарных машин в районе Нью-Йорка и количество пожаров, которые происходят там.

Существует сильная положительная корреляция между Размер стопы и качество письма.

Существует сильная отрицательная корреляция между количество передач вперед, брошенных в футбольном матче и выигравших игра.

Употребление большого количества кофе положительно коррелирует с сердечными приступами.

Посещение больницы положительно коррелирует с умиранием.

Увеличение количества часов просмотра детьми Телевидение положительно коррелирует со снижением результатов SAT.

Употребление марихуаны отрицательно коррелирует с высокий средний балл.

Другой пример:

«Хотя в половине общин страны есть фторированные источники воды, а половина нет, девяносто процентов случаев СПИДа прибывают из цветущих районов, и только десять процентов прибывают из неорошаемые районы».

Любая связь?

1. Сообщества разного размера: процветающие сообщества (вероятно, большие города) могут содержать гораздо больше чем половина населения.

2. Связь может быть фиктивной: космополитическая/прогрессивная отношения могут поощрять как фторирование, так и образ жизни, связанный с СПИД

Другой пример:

Существует ли причинно-следственная связь между классом посещаемость и полученные оценки?

«Студенты с самой низкой посещаемостью заработали самые плохие оценки. Те, кто посещал 79 процентов занятий или меньше оказался в диапазоне низких C; 90 процентов и выше получили оценку выше средней B. Студент, сидевший впереди, получил «значительно более высокие оценки», но Уолш [тот исследователь] думает, что они могли бы больше интересоваться предметами».

Джон Стюарт Милль, Система логики, 1843

А не является достаточным условием для В, если А встречается без Б.

А не является необходимым условием для В, если В встречается без А.

Прямой метод согласования

Найдите причинно-следственную связь между эффектом и a необходимое условие

Какой фактор всегда присутствует, когда эффект настоящее?

При наличии среди проживающих в общежитии это сыпь из-за расстройства желудка, мы, вероятно, будем искать один продукт, который все пациенты ели как причину.

1. Заключение относится только к случаям обдуманный.

2. Только вероятные: другие важные условия могли быть пропущены; это могло быть сочетанием факторов

Обратный метод согласования

Найдите причинно-следственную связь между эффектом и a достаточное условие

Какой фактор всегда отсутствует, когда вхождения эффекта нет?

Пять фабричных рабочих признаны неэффективными относительно других, выполняющих ту же работу. Эффективные работники и неэффективные работники оказались похожими во всех отношениях, за исключением один: неэффективные не были частью плана распределения прибыли. Заключение: участие в прибылях вызывает эффективность.

1. Заключение относится только к случаям обдуманный.

2. Только вероятные: другие важные условия могли быть пропущены; это могло быть сочетанием факторов

Двойной метод соглашения

Найдите причину, которая является одновременно необходимой и достаточное условие

Какой фактор всегда присутствует, когда эффект настоящее?

Какой фактор всегда отсутствует при появлении эффекта нет?

Восемь пациентов имеют заболевание, и каждый дано то или иное средство. Четыре пациента, которым вводили сыворотку S, вылечились. Из тех, кто излечился, никакое другое лекарство не было дано всем. Принадлежащий четверо, которые не были вылечены, каждому пациенту давали по крайней мере одно из лекарств (но не сыворотка S). Сыворотка S признана лекарством.

1. Вывод относится только к явлениям обдуманный.

2. Только вероятные: другие важные условия могли быть пропущены; это могло быть сочетанием факторов

Метод разности

Определите достаточное условие среди возможные кандидаты в конкретном случае

Фактор является единственным, который присутствует когда явление присутствует и отсутствует, когда явление отсутствует.

Две идентичные белые мыши в контролируемом эксперименту давали одинаковое количество четырех разных продуктов. Кроме того, одной из мышей давали определенный препарат. Через некоторое время мышь, которая накормлен препаратом, стал нервным и возбужденным. Исследователи пришли к выводу что наркотик вызвал нервозность.

1. Менее общий вывод, чем обратный метод различия, который применяется ко всем перечисленным вхождениям

Совместный метод согласия и разногласий

Назовите необходимое и достаточное условие то, что присутствует, является конкретным явлением.

Используйте прямой метод согласования, чтобы изолировать необходимые условия (если нет фактора, нет эффекта) и метод разности чтобы изолировать те, которые также достаточны.

1. Менее общий вывод, чем двойной способ согласования, применимый ко всем перечисленным случаям;

Джордж, который регулярно занимался спортом, принимал витамины, и вдоволь отдохнул, подхватил редкое заболевание. Врачи вводят антибиотик и болезнь прошла. убежден, что излечение было вызвано то ли упражнениями, то ли отдыхом, то ли антибиотиком, врачи искали для аналогичных случаев. Из двух найденных один не тренировался, взял без витаминов и мало отдыхала. Ему прописали тот же антибиотик. был вылечен. Другой человек, который делал то же самое, что и Джордж, получил без антибиотика и не вылечили. Врачи пришли к выводу, что Джордж был лечится антибиотиком.

Метод остатков

«Отдельно от группы причинно связанных условий и явлений те нити причинной связи, которые уже известна, оставляя требуемую причинную связь в качестве «остатка».

Метод сопутствующей вариации

Сопоставьте варианты одного условия с вариантами в другой.

Корреляция и причинность — различия и примеры

В чем разница между корреляцией и причинностью? Что говорит наука?

Давайте углубимся и опишем основные различия между этими двумя распространенными терминами.

Отчеты о корреляции: решение для крупного SEO-анализа

При проведении SEO-анализа большого количества факторов лучшим подходом для выявления корреляций между различными факторами является использование алгоритма корреляции, такого как Спирмен, Кендалл или Пирсон. Это позволяет нам понять, меняются ли 2 разных фактора в одно и то же время в одном и том же направлении, и оценить степень их влияния друг на друга.

Корреляция против причинно-следственной связи

Ответ на этот вопрос может показаться простым. Однако многие люди склонны смешивать эти две зависимости, часто приводя к неверным выводам.

Давайте посмотрим, что означает каждый из двух терминов:

Корреляция

Отношение между «явлениями или вещами или между математическими или статистическими переменными, которые имеют тенденцию изменяться, быть связанными или встречаться вместе таким образом, который не ожидается на основе только шанс», согласно Merriam-Webster

Correlation имеет значение от -1 до 1 , где:

• 1 будет идеальной корреляцией
• 0 корреляции не будет
• -1 – это отрицательная корреляция, определяемая как отношение между двумя переменными, при котором одна переменная увеличивается, а другая уменьшается, и наоборот.

Это один из лучших способов установить отношения между переменными; это один из хороших методов, который помогает нам найти общую связь между, казалось бы, несвязанными элементами.

Однако это недостаточно говорит нам о значениях. Он в основном используется для группировки двух переменных и прогнозирования того, как изменится первая при изменении второй.

Примеры корреляции

Например, если они полностью коррелированы, это будет означать, что значение первого будет увеличиваться (или уменьшаться) на ту же величину (в процентах), что и значение второго.

Корреляция работает не только для контента сайта и SEO, но также может использоваться для статистики, сбора научных данных, контроля рисков, улучшения технологий, индустрии здравоохранения и при проведении различных исследований.

Причинность

Отношение между тем, что происходит, и тем, что вызывает это. Первое, что происходит, — это причина, а второе — следствие.

Очень важно знать, что корреляция не означает причинно-следственную связь. В то время как корреляция — это взаимная связь между двумя или более вещами, причинность — это действие, вызывающее что-то.

Примеры причинно-следственной связи

Например, существует корреляция между продажами мороженого и температурой, как показано на диаграмме ниже.

Причинно-следственная связь может использоваться любой компанией.

Как видите, более теплая погода вызвала увеличение продаж, а это означает, что между ними существует корреляция. Однако мы не можем сказать, что продажа мороженого вызывает жаркую погоду (это было бы причинно-следственной связью).

Та же корреляция может быть обнаружена между солнцезащитными очками и продажей мороженого, но опять же причиной обоих является температура наружного воздуха.

Вы должны быть осторожны при обнаружении определенной проблемы.

Например, этот тест может подразумевать, что летом люди едят больше. Это, конечно, неправда, так как очевидно, что людям нужно охлаждаться летом.

Чтобы лучше понять разницу между корреляцией и причинностью, посмотрите этот фильм.

Как я могу использовать корреляцию и причинно-следственную связь для SEO?

Это различие необходимо учитывать при SEO-анализе при попытке определить причинно-следственную связь между различными факторами.

Прежде чем судить об определенных событиях, нужно посмотреть на них с разных точек зрения. Изучая различные факторы SEO, вы узнаете больше о реальных отношениях, которые будут важны для обоснованных предположений.

Например, неопытный человек подумает, что существует корреляция между большим количеством ссылок и более высоким рейтингом. Однако, исходя из этого, любой веб-специалист скажет вам, что на самом деле это причинно-следственная связь (вы получаете позиции из-за ссылок).

По мере того, как вы будете больше работать в этой области, вы сможете оценивать и оценивать эти популярные ситуации. Если вы хотите получить более широкое представление о картине, вам нужно проанализировать тонны данных.