المحتوى
يشير الارتباط إلى وجود علاقة بين متغيرين. توضح السببية أن أحد المتغيرات يؤثر مباشرة على التغيير في الآخر. على الرغم من أن الارتباط قد يعني وجود علاقة سببية ، إلا أن ذلك يختلف عن العلاقة بين السبب والنتيجة. على سبيل المثال ، إذا كشفت إحدى الدراسات عن وجود علاقة إيجابية بين السعادة وعدم الإنجاب ، فهذا لا يعني أن الأطفال يتسببون في التعاسة. في الواقع ، قد تكون العلاقات متزامنة تمامًا ، مثل قلة قصر نابليون وصعوده إلى السلطة. على النقيض من ذلك ، إذا أثبتت التجربة أن النتيجة المتوقعة تنتج بشكل غير ثابت عن معالجة متغير معين ، فإن الباحثين أكثر ثقة في العلاقة السببية ، مما يدل أيضًا على الارتباط.
أمثلة على الارتباط
تقيس الاختبارات الإحصائية احتمال ما إذا كان الارتباط بسبب الصدفة أو الارتباط غير العشوائي. إن معرفة وجود علاقة ذات دلالة إحصائية بين المتغيرات أمر مفيد بعدة طرق. على سبيل المثال ، ينظر باحثو التسويق إلى الارتباط بين جهود الإعلان والمبيعات. يحكم المزارعون على العلاقة بين استخدام مبيدات الآفات وإنتاجية المحاصيل. يدرس علماء الاجتماع العلاقات بين معدلات الفقر والجريمة لتحديد استراتيجيات التدخل. يمكن أن تكون الارتباطات أيضًا سلبية في الاتجاه ، مثل زيادة أسعار البقالة عندما ينخفض عرض المواد الغذائية أثناء الجفاف.
أمثلة على السببية
إذا أسقطت الرياح شجرة ، فهذا هو السبب والنتيجة. العلاقات السببية الأخرى أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال ، عندما يرى العلماء نتائج واعدة من إعطاء دواء جديد في التجارب على البشر ، يجب أن يكونوا متأكدين من أن الدواء يسبب التغيير ، وليس عوامل أخرى ، مثل تعديل النظام الغذائي للمشاركين أو نمط حياتهم. يجب أن تكون الأدلة مقنعة للإعلان عن السببية. يمكن أن يؤدي عدم كفاية الأدلة إلى مزاعم خاطئة عن العلاجات والمعتقدات الخاطئة حول الأسباب. خلال العصور الوسطى ، تلا ذلك مطاردة لأن القرويين أرجعوا المجاعة والمعاناة إلى وجود السحر.