Korelace se týká statistického vztahu mezi dvěma proměnnými. Znamená to, že když se změní jedna proměnná, změní se i druhá proměnná určitým směrem. Tento vztah však nutně neznamená kauzální vztah mezi těmito dvěma proměnnými. Korelace mezi dvěma proměnnými může být buď pozitivní (obě proměnné se zvyšují nebo snižují společně) nebo negativní (jedna proměnná se zvyšuje, zatímco druhá klesá).
Kauzalita na druhé straně označuje situaci, kdy jedna proměnná je přímou příčinou změny jiné proměnné. Znamená to, že změny v jedné proměnné vždy povedou k předvídatelné a konzistentní změně druhé proměnné. Příčinný vztah je často identifikován prostřednictvím experimentů nebo kontrolovaných studií, kde je účinek jedné proměnné izolován a měřen proti kontrolní skupině.
V analýze návrhu je pochopení rozdílu mezi korelací a kauzalitou zásadní pro vyvozování přesných závěrů o vztazích mezi různými faktory návrhu. Korelační analýza může být užitečným nástrojem při identifikaci vzorců nebo trendů v datech, ale nemůže potvrdit kauzální vztahy. Aby konstruktéři vytvořili kauzální vztah, musí provést řízené experimenty, které jim umožní izolovat a manipulovat s proměnnými, které testují.
Datum publikace: