Мы все интерпретируем мир вокруг нас через призму когнитивных искажений. Довольно часто люди сталкиваются со случайными совпадениями, выводят из них несуществующие закономерности и делают неверные выводы. Так происходит, потому что мы склонны путать корреляцию с причинно-следственной связью, хотя корреляция между двумя показателями ничего не говорит о причинно-следственной связи между ними.
Другими словами, корреляция не означает причинность. В этом уроке мы обсудим, как различать эти понятия:
- Корреляция — показывает силу и направление связи между переменными. Для примера представим, что рост объема продаж мороженого случайно совпал с ростом площади лесных пожаров. Эти два показателя коррелируют между собой, но вряд ли влияют друг на друга. Мы не можем сделать вывод, что из-за пожаров люди чаще покупают мороженое или мороженое виновато в пожарах
- Причинность — отражает влияние одной переменной на другую. Например, чем чаще идет дождь, тем чаще мы видим дождевых червей на земле. Вода выталкивает воздух из земли, поэтому червям приходится выползать на поверхность, чтобы подышать. В этом случае дождь служит стимулом и причиной, поэтому мы можем сказать, что причинно-следственная связь между двумя показателями существует
Самые распространенные методы оценки причинности — это А/Б-тестирование и регрессия. Их вы можете изучить самостоятельно.
Для полного доступа к курсу нужен базовый план
Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.
