Привет, товарищи статистики!

Закроем примером известное высказывание:
"Корреляция не подразумевает каузацию, то есть наличия причинно-следственных связей".

[ По этой теме не пишет только ленивый. А я немного ленивый, поэтому и пишу не сразу, хотя планировал. Я хотел найти свой же собственный пример, который помнил так-то (но лень было писать заново). Лааааадно, я даже не пытался его найти, а когда попытался, нашел меньше, чем за минуту. ]

Пример для понимания.

Провели наблюдение за людьми - сколько человек весит, ось X, и сколько пьют воды, ось Y. Обнаружили положительную корреляцию - с увеличением веса росло и кол-во миллилитров воды в день. Или - с увеличением миллитров воды в день рос и вес.

Одно не обуславливает другого. Есть скрытый фактор, диабет, и его побочный эффект - повышенный сахар. Именно он усугубляет вес и вызывает жажду.

Считая же, что вес причина потребления больше воды или что вода причина веса мы можем сделать аж 4-е направильных вывода.

Неправильный вывод №1: надо пить меньше воды, чтобы похудеть (с излишним весом: "изи")
Неправильный вывод №2: надо пить больше воды, чтобы набрать вес (с недовесом: "изи")
Неправильный вывод №3: надо толстеть, чтобы пить больше воды (доктор сказал, больше жидкости)
Неправильный вывод №4: надо худеть, чтобы меньше пить воды

Пример плюшевый, но должен быть доступный.
А чтобы точно суметь всегда объяснить, придумайте свой пример для себя же. Разбуди, - расскажите.