Statistik, samband & kausalitet

Anta att statistik visar:

Personer med längre utbildning har i genomsnitt högre inkomster.

Det finns då ett samband mellan:

utbildningsnivå ↔ inkomst

Men sambandet räcker inte för att förklara exakt varför det ser ut så.

Korrelation innebär att två variabler samvarierar.

Exempel:

När A ökar tenderar även B att öka.

Det säger inte automatiskt:

A orsakar B.

Kausalitet innebär ett orsakssamband.

A → B

Att visa kausalitet är svårare än att visa korrelation.

Exempel:

Det finns ett samband mellan:

glassförsäljning

och:

solbränna

Glass orsakar inte solbränna.

En bakomliggande faktor är:

varmt och soligt väder

som påverkar båda.

Detta kallas ibland en tredje variabel.

Anta att vi hittar ett samband mellan:

politisk kunskap

och:

nyhetskonsumtion

Det kan vara så att:

nyheter → större kunskap

Men kanske söker människor med stort politiskt intresse själva mer nyheter:

politiskt intresse → mer nyheter

Orsakens riktning måste alltså undersökas.

Anta att en viss grupp i genomsnitt tjänar mindre än en annan.

Det betyder inte att varje individ i gruppen tjänar mindre än varje individ i den andra gruppen.

Undvik att överföra gruppmönster direkt till individer.

I forskning kan ett resultat vara statistiskt signifikant men ändå ha mycket liten praktisk betydelse.

Fråga därför också:

Hur stor är effekten?

inte bara:

Finns ett statistiskt samband?

Rubrik:

Sociala medier orsakar psykisk ohälsa.

Studien visar egentligen bara:

Personer som använder sociala medier mer rapporterar också mer psykisk ohälsa.

Då är rubriken starkare än underlaget.

Om underlaget bara visar samband:

Skriv:

Det finns ett samband mellan...

Inte:

Det bevisar att X orsakar Y.

Korrelation visar att variabler samvarierar. Kausalitet innebär att den ena faktiskt påverkar den andra. Samhällsvetenskaplig analys måste skilja noggrant mellan dessa.