Korelasyon ve Nedensellik: İki Değişken Arası İlişki, Nedensellik Anlamına Gelmez!

Bu yazı, Evrim Ağacı'na ait, özgün bir içeriktir. Konu akışı, anlatım ve detaylar, Evrim Ağacı yazarı/yazarları tarafından hazırlanmış ve/veya derlenmiştir. Bu içerik için kullanılan kaynaklar, yazının sonunda gösterilmiştir. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.

Gerçek anlamda bilimsel tartışmalara giren veya akademik araştırmalar yürüten kişilerin mutlaka ama mutlaka karşılaştıkları, daha önemlisi karşılaşmak zorunda oldukları bir cümledir:

Korelasyon, (her zaman) nedensellik belirtmez!

Bir diğer deyişle, iki değişken arasında doğrusal bir ilişki olması (biri düzenli artarken veya azalırken, diğerinin de düzenli olarak artması veya azalması), ikinci değişkende gördüğümüz değişimin sebebinin birinci değişkenin değişimi olduğu anlamına gelmez.

Yine karmaşık oldu... Bir örnek vererek biraz daha basitleştirelim: Diyelim ki, Kuzey Anadolu illerinde balıkçılık faaliyetleri 2010-2016 yılları arasında %100 oranında artmış olsun. Yine diyelim ki, aynı tarih aralığında (2010-2016 arasında) Çin Halk Cumhuriyeti sınırlarındaki hava kirliliği miktarı %12 oranında azalmış olsun. Bu durumda, Türkiye'deki balıkçılık faaliyetlerindeki artışın, Çin Halk Cumhuriyeti'ndeki hava kalitesinin iyileşmesinin nedeni olduğunu söyleyebilir miyiz?

Hayır, elbette ki sadece bu verilere bakarak söyleyemeyiz. Evet, ikisi arasında bir ilişki bulunmaktadır. Ancak bu doğrusal ilişki, arada bir nedensellik (neden-sonuç ilişkisi) olduğu anlamına gelmez! Çin'deki hava kalitesinin iyileşmesinin nedeni, Çin'in bu konuda attığı adımlar olabilir. Ve muhtemelen öyledir de... Ancak unutmayın, bu nedensellik ilişkisi ispatlanmadan, nedenin o adımlar olduğunu bile iddia edemeyiz!

Şimdi bilimin neden bu kadar güçlü olduğunu anlıyorsunuzdur diye umuyoruz. Günlük yaşantınızda, A olayının B olayından önce yaşanmış olmasını, A olayının B'nin nedeni olduğunu düşünmeniz için yeterli olabilir. Buna mantıkta post hoc ergo propter hoc mantık hatası adını vermekteyiz. Meali: "Bundan sonra oldu, dolayısıyla bunun nedeni" mantık hatası... Aralarında zaman ilişkisi olan olayların, aynı zamanda nedensellik ilişkisi de olduğunu varsayma hatası...

İlişkinin Hiç mi Anlamı Yok?

Peki iki değişken arasındaki ilişkinin tespiti tamamen işlevsiz ve anlamsız mıdır? Elbette hayır. Öyle ki, bazı istatistikçiler ve bilim insanları, yazımızın başında kullandığımız ve her bilim insanının karşılaştığını söylediğimiz cümleye aşırı katı olması dolayısıyla karşı çıkarlar. Şu tür cümleleri tercih ederler:

Korelasyon, nedensellik belirtmez; ancak nedenselliğin daha detaylı araştırılması için iyi bir sebeptir!

Bir diğer deyişle, korelasyonlar bizler için başlangıç noktalarıdır. Kontrollü deneyler yaparak (yani diğer değişkenleri olabildiğince sabit tutup, sadece 1 değişkenin deney veya sistem üzerindeki etkisine bakarak) nedenselliği ispatlayabiliriz. Dahası, farklı açılardan, farklı derecelerde, tekrar tekrar ispatlanan korelasyonlar, olaylar arasındaki nedensellik ilişkisine daha da fazla güven duymamızı sağlayabilir.

Unutmayın! Eğer "gerçek" dediğimiz şey %100 ile temsil edilirse, bilim belki hiçbir zaman %100'e erişemeyecek. Belki %90 ve üzerinde kalacaktır. Ancak bu, hayal kırıcı bir durum değildir! Zira bilimden hemen sonra gelen diğer bilgi türlerinin gerçeğe ulaşma başarısı, bilimin başarısına nazaran önemsenmeyecek kadar azdır. Dolayısıyla bilim, insanlığın gerçeğe ulaşmak konusunda yaptığı en büyük sıçramalardan birisidir. Sahip olduğumuz hemen her şeyin nedeni bilim ve onun uzantılarıdır. Bu bile, bilime rahatlıkla güvenebileceğimizi ispatlamaktadır.

Ya da ispatlamakta mıdır?

Bu durumda korelasyon, nedensellik göstermekte midir?

Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • 0
  • 2
  • 1
  • 1
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Öğrenmeye Devam Edin!
Evrim Ağacı %100 okur destekli bir bilim platformudur. Maddi destekte bulunarak Türkiye'de modern bilimin gelişmesine güç katmak ister misiniz?
Destek Ol
Gizle

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
Geri Bildirim Gönder