Statistische gegevens, statistische afhankelijkheid en causale hypothesen - Statistische en causale afhankelijkheid

4 belangrijke vragen over Statistische gegevens, statistische afhankelijkheid en causale hypothesen - Statistische en causale afhankelijkheid

Waarom is het riskant om causale hypothesen te rechtvaardigen op grond van positieve correlaties?

Omdat correlaties nooit hetzelfde kunnen zijn als causale verbanden: correlatie is (net als afhankelijkheid) een symmetrische relatie, causale verbanden zijn nooit symmetrisch en hebben een oorzakelijk verband.

Als twee variabelen afhankelijk én gecorreleerd zijn, rijst het vermoeden dat veranderingen in de ene variabele veranderingen in de andere zullen veroorzaken. Is dat vermoeden juist?

Nee, hoewel het bestaan van een causaal verband het bestaan van een correlatie garandeert, geldt het omgekeerde niet.

Hoe kan men causale factoren definiëren?

Causale factoren worden gedefinieerd door relaties tussen denkbeeldige versies van de gegeven populatie die in alle opzichten hetzelfde zijn als de gegeven populatie. Alleen is bij de een de oorzaak bij alle elementen aanwezig (populatie Xc) en bij de andere bij geen enkel element (populatie Xniet-c).
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Causale verbanden relatie

Nooit symmetrisch:
Als B wordt veroorzaakt door A, kan B nooit A veroorzaken (nien is het niet eens)

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo