상관 관계는 두 변수 간의 연관성을 나타냅니다. 인과 관계는 한 변수가 다른 변수의 변화에 직접적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 상관 관계가 인과 관계를 암시 할 수 있지만 이는 인과 관계와는 다릅니다. 예를 들어 한 연구에서 행복과 자녀가없는 사이에 긍정적 인 상관 관계가 있다고해서 자녀가 불행을 초래한다는 의미는 아닙니다. 사실, 나폴레옹의 짧은 키와 그의 권력 상승과 같은 상관 관계는 완전히 우연 일 수 있습니다. 대조적으로, 실험에서 예측 된 결과가 틀림없이 조작으로 인해 발생하는 것으로 나타나면 특정 변수에 대해 연구자들은 인과 관계에 대해 더 확신합니다. 상관.
통계 테스트는 상관 관계가 우연에 의한 것인지 또는 비 무작위 연관에 의한 것인지 확률을 측정합니다. 변수간에 통계적으로 유의 한 관계가 있다는 것을 아는 것은 여러면에서 유용합니다. 예를 들어 마케팅 연구원은 광고 노력과 판매 간의 상관 관계를 조사합니다. 농부들은 농약 사용과 작물 수확량 간의 상관 관계를 판단합니다. 사회 과학자들은 개입 전략을 식별하기 위해 빈곤과 범죄율 간의 상관 관계를 연구합니다. 가뭄 동안 식량 공급이 감소 할 때 식료품 가격이 상승하는 것과 같이 상관 관계도 부정적 일 수 있습니다.
바람이 나무를 쓰러 뜨리면 그 원인과 결과입니다. 다른 인과 관계는 더 복잡합니다. 예를 들어, 과학자들이 인간 실험에서 신약을 투여 한 결과 유망한 결과를 본다면 약물이 변화를 일으키고 있는지 확인하십시오. 참가자의 식단 변경이나 생활 양식. 인과 관계를 선언하려면 증거가 설득력 있어야합니다. 증거가 충분하지 않으면 치료법에 대한 잘못된 주장과 원인에 대한 잘못된 믿음이 생길 수 있습니다. 중세 시대에 마을 사람들이 기근과 고통을 마법의 존재로 간주했기 때문에 마녀 사냥이 계속되었습니다.
