İlişkilendirme nedensellik ile karıştırılmamalıdır; X, Y 'ye neden oluyorsa, ikisi ilişkilendirilir (bağımlı). Bununla birlikte, Bayes ağları bağlamında gördüğümüz gibi, nedensel bir ilişkinin varlığında (yani X, Y'ye neden olur) ve yokluğunda (yani ortak bir nedene sahiptir) değişkenler arasında ilişkiler ortaya çıkabilir1.
Bir ilişkiyi nedensel yapan nedir?
İlişkinin gücü – Bir risk faktörü ile sonuç arasındaki ilişki veya riskin büyüklüğü ne kadar güçlüyse, ilişkinin nedensel olduğu düşünülür. Tutarlılık – Farklı popülasyonlar arasında, farklı çalışma tasarımları kullanılarak ve farklı zamanlarda aynı bulgular gözlemlenmiştir.
Bir ilişkinin nedensel olup olmadığına karar vermek için kurallar nelerdir?
Bu yönergelerin en önemlileri 'güç' (güçlü bir ilişkinin zayıf bir ilişkiden daha fazla nedensel olması muhtemeldir), 'tutarlılık' (bir ilişki farklı koşullar, zamanlar ve yerler altında farklı çalışmalar), 'biyolojik gradyan' (yani doz-tepki – etki daha büyük olma eğiliminde olmalıdır …
İlişkilendirmeler hem nedensel hem de nedensel olabilir mi?
Sözcük, 'ilişkili' uygundur çünkü hem nedensel hem de nedensel olmayan ilişkileri içerir. Bununla birlikte, 'artan risk' muhtemelen bir 'neden' olarak yorumlanabilir çünkü A, B riskini artırırsa, bunun anlamı A'nın B'ye neden olduğudur.
Arasındaki fark nedir?ilişkisel ve nedensel bir model?
Birleştirici sistem basitçe uyaran A ve B'yi birbirine bağlarken, bir önermesel nedensel model A ve B'nin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu gösterir-örneğin, önceki neden ve sonraki etki olarak (Pearl & Russell, 2001).
