---
title: Correlation Does not Imply Causation
localeTitle: الارتباط لا يعني السببية
---
## الارتباط لا يعني السببية

كثير من المواقع المتعلقة بالصحة واللياقة البدنية غالباً ما تفوت هذه النقطة حول الأبحاث التي تحدث في هذه المجالات. إنهم يذكرون البحث العلمي على أنه سبب آخر غير ما هو عليه فعلاً ، الارتباط. على سبيل المثال. وجد الباحثون أن الارتفاعات المبكرة لها مؤشر كتلة جسم أقل ووجد أنها أقل بدانة. يمكن تحريف هذه العلاقة لأن "الاستيقاظ المبكر يمكن أن يقلل من فرص السمنة". نحن لا نعرف أن مجرد الاستيقاظ المبكر "تسبب" النتيجة - أقل السمنة. ما وجدناه هنا هو الارتباط.

يذهب التعريف غير الرسمي للارتباط كما - عندما يحدث الحدث A ، يميل الحدث B إلى الحدوث والعكس بالعكس. أو الأشخاص الذين يستيقظون مبكرين يميلون إلى الاتجاه نحو الطرف الأدنى من طيف الوزن. كلا الحدثين يحدثان معًا. لكن ليس من الضروري أن يتسبب حدث واحد في الآخر.

العلاقة السببية تعني أن الحدث "تسبب" أو يؤدي إلى حدوث الحدث B. على سبيل المثال. إذا وقفت في الشمس ، فسوف أتألم. هنا يحدث الحدث الثاني بسبب الأول.

في الإحصائيات ، هناك الكثير من الحديث عن **المتغيرات المرتبطة** . العلاقة هي علاقة بين متغيرين. يشير **السببية** إلى علاقة يكون فيها تغيير أحد المتغيرات **مسؤولاً عن** تغيير متغير آخر. هذا هو المعروف أيضا باسم **العلاقة السببية** .

عندما تكون هناك علاقة سببية بين متغيرين ، هناك أيضا علاقة متبادلة بينهما. لكن العلاقة بين متغيرين لا تعني وجود علاقة سببية بينهما. هذه [مغالطة منطقية](https://en.wikipedia.org/wiki/Formal_fallacy) .

ويرجع ذلك إلى أن العلاقة بين متغيرين يمكن تفسيرها لأسباب عديدة:

*   متغير واحد يؤثر على الآخر. هذه _ستكون_ علاقة سببية. على سبيل المثال ، هناك علاقة بين راتب الأسرة وعدد السيارات المملوكة.
*   كل من المتغيرات تؤثر على بعضها البعض. هذا من _شأنه أن_ يكون علاقة سببية في اتجاهين. على سبيل المثال ، وجود علاقة بين مستوى التعليم وثروة الشخص.
*   هناك متغير آخر يؤثر على كل من المتغيرات تحت الفحص. هذا _لن_ يكون وجود علاقة سببية. على سبيل المثال ، قد يكون عدد السيارات المملوكة وحجم المنزل مرتبطًا ، ولكن هذين المتغيرين يتأثران بمتغير آخر: الراتب. لا تؤثر زيادة عدد السيارات المملوكة على حجم المنزل.
*   يمكن أن يكون الارتباط حادثًا عشوائيًا. هذا _لن_ يكون وجود علاقة سببية. هذا هو التفسير للمثال السابق لاستهلاك المارجرين ومعدل الطلاق في ولاية ماين.

في التعلم الآلي ، تكفي العلاقة لخلق نموذج تنبئي. ومع ذلك ، لا يعني مجرد وجود متغيرين متلازمين أن أحد المتغيرات يؤثر على الآخر. بمعنى آخر ، على الرغم من أن التعلم الآلي قد يساعد في إيجاد علاقة بين متغيرين ، إلا أنه لا يساعد بالضرورة في العثور على سبب العلاقة.