Sahte bir ilişki, gerçekte var olmadığı halde değişkenler arasında nedensel bir ilişkinin olduğu görünümü ifade eder.
Pek çok durumda, aslında hiçbiri olmadığı halde, değişkenler arasında nedensel ilişkiler var gibi görünmektedir. Bu bariz ilişki herhangi bir şans eseri ortaya çıkabilir. Değişkenler arasındaki korelasyon katsayısının anlamlı olduğu ve aralarında nedensellik ilişkisinin bulunmadığı çok sayıda durum vardır. Yani, görünüşe göre bir değişken diğerine neden oluyor, ancak onunla hiçbir ilgisi yok.
Sahte ilişki örneği
Sahte bir ilişki örneği, 12 ila 18 yaşındaki çocukların boyları ile matematik bilgisi arasındaki ilişki olabilir.
Çocuklar büyüdükçe boyları uzar. Çocuklar da büyüdükçe, yıl boyunca daha fazla matematik öğrenerek ve daha karmaşık problemleri çözebilecek şekilde ilerlerler. 12 ila 18 yaş arasındaki çocukların istatistiksel bir örneğini topladığımızı varsayalım.
Boyları arttıkça (daha büyükler) daha karmaşık matematik problemlerini çözebildiklerini görebiliriz, ancak boyları bu çocukların daha fazla matematik bilmelerine neden oluyor mu? Belli ki değil. Bunun nedeni, "karıştırıcı" veya "gizli değişken" adı verilen üçüncü bir değişkendir. Bu durumda gizli değişken entelektüel kapasitedir.
Çocuklar büyüdükçe entelektüel kapasiteleri artar ve sayısal becerileri gelişir. Bu çocuklar, küçükken yapamayacakları, giderek karmaşıklaşan sorunları çözme yeteneğine sahiptirler. Yaşlandıkça ve entelektüel kapasiteleri geliştikçe, daha uzun oldukları düşünüldüğünde, çocukların boyu ile matematik becerileri arasında nedensel bir ilişki olduğu düşünülebilir. Bu sadece bir tesadüf, çünkü daha uzun veya daha kısa olmak, daha büyük matematiksel yeteneklere sahip olmak anlamına gelmez. Bu nedenle, bir değişken diğerine neden olmaz veya açıklamaz.
Korelasyon ve nedensellik arasındaki fark
Bunun gibi örnekler "korelasyon nedensellik anlamına gelmez" ifadesini türetti. Korelasyon ve nedensellik arasındaki farkı görün.
Dikkatli olmak ve mantık uygulamak gerekir. Grafiklerde farklı değişkenleri temsil ederken, birbirleriyle ilişkiliymiş gibi görünebilir. Ancak gerçek şu ki, sahte bir ilişkiyle karşı karşıyayız. Ne tür bir grafik kullandığımıza ve uyguladığımız ölçeğe bağlı olarak, görünüşte çok ikna edici ilişkiler bulabiliriz. Bu nedenle, değişkenler arasında nedensel bir ilişki ararken, grafik bir gösterim ve basit hesaplamalar yeterli değildir.