Wat is het verschil tussen correlatie en causatie?

In de wereld van gegevensanalyse en onderzoek stuit je vaak op de begrippen “causatie” en “correlatie”. Hoewel deze termen op het eerste gezicht misschien op elkaar lijken, dragen ze fundamenteel verschillende betekenissen en implicaties met zich mee. Causatie en correlatie zijn beide concepten die worden gebruikt om de relatie tussen twee variabelen te beschrijven, maar ze hebben verschillende betekenissen.

Wat betekent correlatie?

Correlatie beschrijft de statistische relatie tussen twee variabelen. Het meet de mate waarin veranderingen in de ene variabele samengaan met veranderingen in de andere variabele. Een correlatie kan positief zijn (beide variabelen nemen samen toe of af), negatief (terwijl de ene variabele toeneemt, neemt de andere af) of nul (geen duidelijk verband).

Een correlatie impliceert dus niet noodzakelijk een causaal verband. Het feit dat twee variabelen gecorreleerd zijn, betekent niet automatisch dat veranderingen in de ene variabele de oorzaak zijn van veranderingen in de andere. Er kan sprake zijn van een derde variabele die beide beïnvloedt, of het kan puur toeval zijn.

Je berekent een correlatie met een correlatiecoëfficiënt. Deze coëfficiënt geeft aan in welke mate de waarden van de ene variabele veranderen in overeenstemming met de veranderingen in de waarden van de andere variabele.

Wat is de derde variabele?

Een verstorende variabele (confounding variable) is een derde variabele die niet de hoofdvariabelen van belang is, maar toch de relatie tussen deze hoofdvariabelen kan beïnvloeden. Wanneer we kijken naar de correlatie tussen twee variabelen, kan de aanwezigheid van een verstorende variabele de interpretatie van die correlatie beïnvloeden.

Het identificeren en controleren van verstorende variabelen is belangrijk om nauwkeuriger conclusies te trekken over de relatie tussen de variabelen van belang en om te voorkomen dat er foutieve oorzakelijke verbanden worden gelegd op basis van correlatie.

Wat betekent causatie?

Causatie, ook wel een causaal verband of causaliteit genoemd, is een centraal concept in wetenschappelijk onderzoek en verwijst naar een oorzakelijk verband tussen twee gebeurtenissen of variabelen. Het suggereert dat een verandering in de ene variabele direct verantwoordelijk is voor een verandering in de andere variabele.

Een causaal verband verwijst naar de relatie tussen oorzaak en gevolg, waarbij een verandering in de ene variabele (de oorzaak) direct leidt tot een verandering in een andere variabele (het gevolg). Als er een causaal verband bestaat tussen twee gebeurtenissen of variabelen, impliceert een verandering in de onafhankelijke variabele een directe invloed op de afhankelijke variabele.

Het vaststellen van causatie vereist vaak aanvullend bewijs en zorgvuldige analyse. Er zijn over het algemeen drie criteria die men in overweging moet nemen bij het vaststellen van causatie:

1) Temporele volgorde

Het is noodzakelijk dat de oorzaak voorafgaat aan het gevolg in de tijd. Met andere woorden, de verandering in de onafhankelijke variabele (oorzaak) moet plaatsvinden voordat de verandering in de afhankelijke variabele (gevolg) optreedt.

2) Associatie

Er moet een duidelijke statistische associatie te zijn tussen de oorzaak en het gevolg. Dit houdt in dat de verandering in de ene variabele samenhangt met de verandering in de andere variabele.

3) Uitsluiting van alternatieve verklaringen

Andere mogelijke verklaringen voor de waargenomen relatie moeten worden uitgesloten. Het is van belang ervoor te zorgen dat er geen andere variabelen zijn die de relatie tussen de oorzaak en het gevolg kunnen verklaren (verstorende variabelen).

Dus wat is het verschil tussen causaliteit en correlatie?

Correlatie verwijst naar een patroon waarbij twee variabelen samen veranderen, maar dit betekent niet noodzakelijk dat de ene variabele de oorzaak is van veranderingen in de andere. Met andere woorden, het feit dat twee dingen samen lijken te veranderen, betekent dat niet dat die twee iets met elkaar te maken hebben. Causatie daarentegen gaat over oorzaak en gevolg: het impliceert dat een verandering in één variabele direct leidt tot een verandering in een andere variabele.

Het belangrijkste onderscheid is dus dat correlatie simpelweg een samenhang tussen twee dingen aangeeft, terwijl causatie aangeeft dat het ene ding rechtstreeks het andere beïnvloedt. Daarom is correlatie altijd noodzakelijk voor causatie, terwijl causatie juist niet noodzakelijk is voor een correlatie.

Voorbeelden

In ons dagelijks leven zie je vaak patronen en associaties tussen verschillende gebeurtenissen of fenomenen. Soms lijken twee zaken samen te gaan, maar betekent dit ook echt dat de ene de oorzaak is van de andere? Hieronder leg ik voor beide concepten wat voorbeelden uit.

Voorbeeld van een correlatie

Het klassieke voorbeeld om het verschil tussen correlatie en causatie te illustreren, is de correlatie tussen ijsjes en verdrinkingen bij zwembaden.

Stel dat je de correlatie onderzoekt tussen de hoeveelheid ijsjes die mensen consumeren en het aantal verdrinkingen in zwembaden gedurende een bepaalde periode. Je zou kunnen ontdekken dat er een positieve correlatie is, wat betekent dat wanneer het ijsjesgebruik stijgt, ook het aantal verdrinkingen toeneemt.

Nou is het onwaarschijnlijk dat ijsjes direct de oorzaak zijn van verdrinkingen. De verstorende variabele hier is het seizoen, met name de temperatuur in de zomer. In de zomer eten mensen waarschijnlijk meer ijsjes vanwege het warme weer, en tegelijkertijd neemt het aantal mensen dat zwemt in zwembaden toe, wat de kans op verdrinking vergroot.

In dit geval is het seizoen/het warme weer de verstorende variabele die de relatie tussen ijsjesconsumptie en verdrinkingen beïnvloedt. Als je alleen naar de correlatie zou kijken zonder rekening te houden met het seizoen, zou je ten onrechte kunnen denken dat er een direct verband is tussen ijsjes eten en verdrinkingen. Het is belangrijk om voorzichtig te zijn bij het interpreteren statistische relaties en causale verbanden.

Voorbeelden van een causatie

Er is een causaal verband tussen roken en het risico op longkanker. Wetenschappelijk onderzoek heeft aangetoond dat mensen die roken een aanzienlijk hoger risico lopen om longkanker te ontwikkelen dan niet-rokers. In dit geval is roken de vermeende oorzaak en longkanker het gevolg.

Maar denk ook aan vaccinatie en de preventie van bepaalde ziekten; daar is ook een causaal verband te vinden. Uit wetenschappelijke onderzoek blijkt dat het toedienen van vaccins aan personen het immuunsysteem kan activeren en bescherming biedt tegen specifieke infectieziekten. Hier is de vaccinatie de oorzaak en de preventie van ziekten het gevolg.

Wetenschappelijke studies hebben aangetoond dat het voorzien van planten van voedingsstoffen, zoals stikstof, fosfor en kalium, een causaal verband heeft met hun groei. De aanwezigheid van deze voedingsstoffen in de bodem fungeert als de oorzaak, terwijl de groei van de planten het gevolg is.

Waarom is het belangrijk om dit verschil te begrijpen?

Het onderscheid tussen correlatie en causatie is belangrijk vanwege een aantal redenen. Het begrijpen van het verschil tussen correlatie en causatie draagt bij aan een meer accurate en effectieve interpretatie van gegevens, wat op zijn beurt belangrijk is voor wetenschap, beleidsvorming en alledaagse besluitvorming.

1) Foutieve conclusies vermijden

Het aannemen van causatie gebaseerd op correlatie kan leiden tot foutieve conclusies. Gewoon omdat twee variabelen samenhangen, betekent nog niet dat de ene de oorzaak is van de andere. Er kunnen andere factoren (confounding variabelen) in het spel zijn die de correlatie verklaren. Als we een causaal verband verkeerd interpreteren, kunnen de beleidsmaatregelen en interventies die daarop gebaseerd zijn ineffectief of zelfs schadelijk zijn. Het is belangrijk om zeker te zijn van causale verbanden voordat er actie wordt ondernomen.

2) Wetenschappelijke nauwkeurigheid

In wetenschappelijk onderzoek is het van groot belang om de oorzakelijke verbanden correct te identificeren. Het streven naar causale verklaringen helpt om een dieper begrip van fenomenen te ontwikkelen en kan waardevol zijn voor het nemen van effectieve beslissingen. Het stelt onderzoekers in staat om met meer vertrouwen conclusies te trekken over de effecten van interventies of de invloed van bepaalde variabelen.

3) Logische redenering

Een begrip van het verschil tussen correlatie en causatie bevordert logisch redeneren. Het helpt mensen om kritisch te denken en zich bewust te zijn van de complexiteit bij het interpreteren van gegevens.