“相關(guān)性不是因果關(guān)系”的概念在學(xué)術(shù)界被廣泛接受，但這種不誠實，當(dāng)相反的情況經(jīng)常是正確的時候，相關(guān)性至少可以給我們一個有效的假設(shè)嗎？

以下是使用函數(shù)“= RANDBETWEEN（1,100）”在Excel中隨機(jī)生成的十列數(shù)字。

以下是這些列之間的相關(guān)性。

注意var1和var5之間的相關(guān)性是.66，這在許多社會科學(xué)背景下被認(rèn)為是高度相關(guān)的。那么var1會導(dǎo)致var5嗎？var5會導(dǎo)致var1嗎？不，這些都是完全隨機(jī)的，并且沒有任何因果關(guān)系。

如果這個實驗繼續(xù)使用更多的列，很可能你會得到一對超過0.90的相關(guān)性，而不需要太多努力。

雖然其他答案給出了真實世界中具有虛假相關(guān)性（或至少是非致因關(guān)系）的事例，但我發(fā)現(xiàn)這樣的模擬完全令人信服。任何人都可以在Excel中執(zhí)行此操作并獲得類似的結(jié)果。（注意這是對我來說的第一次嘗試，我沒有多次這樣做。）在教授回歸類時，我還使用真正的“解釋”變量隨機(jī)列中以證明這一點。想象一下，當(dāng)隨機(jī)列比任何真實列具有更好的預(yù)測價值時，學(xué)生會感到驚愕！

不僅說相關(guān)性不是因果關(guān)系也不是“不誠實”，甚至可以說“相關(guān)并不總是意味著關(guān)系！”這是一個合理的警告。

問題的第二部分，從“當(dāng)相反的情況經(jīng)常是真的時候開始?！边@就像說，如果A暗示B，那么B暗示A.這是一個眾所周知的邏輯謬誤，所有人都應(yīng)該刻意避免學(xué)者！在數(shù)學(xué)中，我們談?wù)摫匾统浞值臈l件。如果B需要A，則A不足以滿足B.這需要單獨的證明。

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