[Bahadır Bayındır]

İki değişken arasındaki korelasyonun sahte (spurious) olup olmadığını ayırt etmenin tek pratik anahtarı, ilişkinin istatistiksel değil, mekanistik bir temeli olup olmadığını test etmektir. Sahte ilişkilerin imzalARI şudur: örneklem küçük, çoklu karşılaştırma yapılmış (Bonferroni sonrası anlamlılık kayıp), ya da üçüncü bir karışkan değişken (confounder) her iki değişkeni de aynı yönde itiyordur. Klasik örnek, dondurma satışı ile şeftan öldürme oranları arasındaki korelasyonun aslında sıcaklığın gizli değişken olmasıdır; ya da Yule-Simpson paradoksu, alt gruplara ayrıldıkça yönü tersine dönen bir korelasyon görürsün. Biyolojik sistemlerde ise hücre kültüründeki bir marker ile hastalık şiddeti arasındaki korelasyon, ölçüm zamanlaması (cross-sectional) nedeniyle ters nedensellik taşıyor olabilir — korelasyon hastalık mı işaretiniyor, hastalık mı marker’ı yükseltiyor? Bunu çözmek için longitudinal tasarım, instrumental değişken analizi ya da randomize müdahale dışında gerçek nedenselliği kanıtlayacak bir şey yoktur.

Kırmızı bayrakları görüp acil müdahale gerektiğine karar verirken bakmam gereken kriterler şunlar: (1) zamanlamalı nedensellik — nedensel işaret müdahaleden önce gelmeli; (

"Göz ancak aklın görebildiği kadarını fark eder; hakikat ise ancak dürüst bir kalple sezilir."

[Yazar]

Yazılar