يجب عدم الخلط بين الرابطة والسببية ؛ إذا تسبب X في Y ، فإن الاثنين مرتبطان (تابعان). ومع ذلك ، يمكن أن تنشأ الارتباطات بين المتغيرات في وجود (على سبيل المثال ، أسباب X Y) والغياب (أي أن لديهم سببًا مشتركًا) للعلاقة السببية ، كما رأينا في سياق شبكات Bayesian1.
ما الذي يجعل الارتباط سببيًا؟
قوة الارتباط - كلما كان الارتباط أقوى ، أوحجم الخطر ، بين عامل الخطر والنتيجة، زاد احتمال أن تكون العلاقة سببية. الاتساق - لوحظت نفس النتائج بين مجموعات سكانية مختلفة ، باستخدام تصاميم دراسة مختلفة وفي أوقات مختلفة.
ما هي المبادئ التوجيهية للحكم على ما إذا كان الارتباط سببية؟
أهم هذه المبادئ التوجيهية هي " القوة"(من المرجح أن يكون الارتباط القوي سببيًا أكثر من الارتباط الضعيف) ، "الاتساق" (لوحظ وجود ارتباط في دراسات مختلفة ، في ظل ظروف وأوقات وأماكن مختلفة) ، "التدرج البيولوجي" (أي الاستجابة للجرعة - يجب أن يكون التأثير أكبر …
هل يمكن أن تكون الجمعيات سببية أو غير سببية؟
الكلمة"المرتبطة"مناسبة لأنها تتضمن العلاقات السببية وغير السببية. ومع ذلك ، من المحتمل أن يتم تفسير "الخطر المتزايد" على أنه "سبب" لأنه إذا زاد "أ" من خطر الإصابة ب "، فإن المعنى الضمني هو أن" أ "يسبب" ب ".
ما الفرق بيننموذج ترابطي وسببي؟
بينما يربط النظام الترابطي ببساطة الحافز A و B ، يمثل النموذج السببي المقترحكيف ترتبط A و B ببعضهما البعض- على سبيل المثال ، كسبب سابق والتأثير التالي (بيرل آند راسل ، 2001).
