a:

מתאם, חיובי או שלילי, לעולם אינו מרמז על סיבתיות. בסטטיסטיקה, המונח קורלציה משמש לתיאור הקשר בין שני משתנים או יותר. המתאמים חיוביים כאשר עלייה בתדירות משתנה אחד מלווה בגידול בתדירות של המשתנה האחר. המתאמים השליליים יהיו ההפך מזה: ירידה בתדירות של משתנה אחד מלווה בירידה בתדירות של המשתנה האחר. המתאם יכול להיות כלי רב ערך לניתוח סטטיסטי, אך הוא אינו יכול לרמוז לסיבתיות בגלל מה שהסטטיסטיקאים מכנים משתנים מבלבלים.

-> -> משתנים מבלבלים משפיעים על הקשר בין שני משתנים אחרים או יותר בדרכים שאינן ניתנות לגילוי או בלתי ניתנות למדידה. הגארדיאן מצטט את המתאם בין עישון לסרטן ריאות כדוגמה טובה כיצד משתנים מבולבלים יכולים לבלבל את התהליך של ניתוח קורלטיבי. במקרה זה, נמצא קשר חיובי מובהק בין הגידול בעישון לבין עלייה במקרים של סרטן ריאה. עם זאת, לא היה שום דרך עבור האנליסטים לקבוע באופן מוחלט כי עישון לבד היה אחראי על הגידול, בגלל גורמים אחרים כגון יישום של תהליכי אבחון טובים יותר ואת הגידול של זיהום תעשייתי התעבורה. מאחר שכל המשתנים הללו היו חשובים בקביעת הסיבתיות שמאחורי הגידול במספר מקרי סרטן הריאות, הם העלו את הקשר בין עישון לסרטן ריאות והקשה על זיהוי הקשר המדויק.

אין זה אומר שקורלציות אינן יכולות לתת לאנליסטים הבנה טובה יותר של האופן שבו שני משתנים משפיעים זה על זה, אך סוגים אלה של ניתוח אינם יכולים לספק ודאות מוחלטת. במקרה של עישון וסרטן ריאה, זה לקח יותר מ 40, 000 רופאים שנים רבות של מחקר אינטנסיבי כדי לוודא עם כל מידה גבוהה של וודאות את הקשר האמיתי בין שני המשתנים. כל זאת, ככל שהמתאם בין שני משתנים, חיוביים או שליליים, כך גדל הסיכוי כי יש לפחות כמות מסוימת של סיבתיות במשחק. אם ניתוח מתאם למטרות פיננסיות, לנסות לחקור את הדרכים כי מוסדות פיננסיים מקצועיים יעשה את זה.

-> -