Bağlılık nedenselliği ifade etmez

İstatistikte, bağlılık nedenselliği ifade etmez yönergesi, yalnızca iki değişken arasındaki ilişkiye ya da bağlılığa bakarak birinin diğerine neden olduğu çıkarımının yapılamayacağını belirtir.[1][2][3] Bunun tersi olan "bağlılık nedenselliği gerektirir" ifadesi, birlikte gözlemlenen tüm olayların neden-sonuç ilişkisine sahip olduğunu ifade ederek şüpheli neden safsatasına yol açar. Bu safsata latince cum hoc ergo propter hoc ("bununla birlikte, o halde bunun yüzünden") cümlesiyle de bilinir.

Bu safsatanın yaygın bir örneği, hormon replasman tedavisi (HRT) olan kadınlarda ortalamanın altında koroner arter hastalığı (KAH) görülmesi dolayısıyla doktorların KAH'a karşı HRT önermeye başlamasıdır. Fakat daha sonra yapılan kontrollü deneyler HRT'nin KAH riskini az ama istatistiksel olarak anlamlı bir miktarda artırdığını tespit etmiştir. İlk gözlemin nedeni araştırıldığında HRT kullanan kadınların daha üst sosyoekonomik gruplara dahil olduğu, dolayısıyla daha iyi diyet ve egzersiz yaparak daha sağlıklı kaldığı anlaşılmıştır. Yani, sanıldığının aksine KAH'ın azalması ve HRT birbirinin nedeni değildir, ikisi de ortak bir nedenin bağımsız sonuçlarıdır.[4]

Kaynakça

Tufte 2006, s. 5
Aldrich, John (1995). "Correlations Genuine and Spurious in Pearson and Yule" (PDF). Statistical Science. 10 (4). ss. 364-376. doi:10.1214/ss/1177009870. JSTOR 2246135. 19 Şubat 2006 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2020.
"İstatistikte Korelasyon ve Nedensellik". Life hack. 27 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2020.
Lawlor DA, George Davey Smith, Ebrahim S (Haziran 2004). "Commentary: the hormone replacement-coronary heart disease conundrum: is this the death of observational epidemiology?". Int J Epidemiol. 33 (3). ss. 464-467. doi:10.1093/ije/dyh124. PMID 15166201.

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.

[Tufte_2006_5-1] Tufte 2006, s. 5

[Aldrich1995-2] Aldrich, John (1995). "Correlations Genuine and Spurious in Pearson and Yule" (PDF). Statistical Science. 10 (4). ss. 364-376. doi:10.1214/ss/1177009870. JSTOR 2246135. 19 Şubat 2006 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2020.

[life-hack-3] "İstatistikte Korelasyon ve Nedensellik". Life hack. 27 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Mart 2020.

[4] Lawlor DA, George Davey Smith, Ebrahim S (Haziran 2004). "Commentary: the hormone replacement-coronary heart disease conundrum: is this the death of observational epidemiology?". Int J Epidemiol. 33 (3). ss. 464-467. doi:10.1093/ije/dyh124. PMID 15166201.