من الأخطاء الشائعة في قراءة النتائج الاحصائية

Last updated on 5 أغسطس، 2020

قد يكون استخدام الأداة الاحصائية جدا دقيق لكن تحليل نتائجها يكون بشكل خاطيء! ‬

فمن الأخطاء الشائعة في قراءة النتائج الاحصائية..

هو الحكم بوجود علاقة سببيّه بين متغيّرين “عاملين” أي ان احدهما يؤثر في الآخر وذلك بناءً على وجود علاقة ارتباط “correlation” بينهما.

ولكن الحكم المباشر بأن أحدهما سبب في حدوث الآخر غير صحيح في عمومه …فوجود الارتباط Correlation بينهما… يدل مبدئيا فقط على وجود علاقة بينهما لسبب خفي يجب البحث عنه.

من الأمثلة المشهورة والتي توضح ذلك:-
وجود علاقة احصائية هامة بين مبيعات الآيس كريم ومبيعات النظارات الشمسية …حيث وِجِد ان مبيعات الآيس كريم ترتفع مع ارتفاع مبيعات النظارات الشمسية!
هل يعني هذا أن احدهما سبب في الآخر ؟ طبعاً لا …ولكن الطقس الحار والمشمس هو العامل الخفي الذي يتسبب في ارتفاع مبيعاتهما معاً.

لذا لابد دائماً عدم الاستعجال في الحكم على نوع العلاقة بين شيئين بمجرد وجود ارتباط بينهما.

للاستزادة…

https://towardsdatascience.com/why-correlation-does-not-imply-causation-5b99790df07e

د.نواف العتيبي