Фалшивата връзка се отнася до появата, при която има причинно-следствена връзка между променливите, когато в действителност тя не съществува.
В много случаи изглежда, че има причинно-следствени връзки между променливи, а всъщност такива няма. Тази привидна връзка може да възникне случайно. Има много случаи, в които коефициентът на корелация между променливите е значителен и няма причинно-следствена връзка между тях. Тоест очевидно едната променлива причинява другата, въпреки че те нямат нищо общо с нея.
Пример за фалшива връзка
Пример за фалшива връзка може да бъде връзката между ръста на 12 до 18-годишни деца и знанията по математика.
С напредването на възрастта децата стават по-високи. С напредването на възрастта децата напредват през годината, като учат повече математика и могат да решават по-сложни проблеми. Да предположим, че събираме статистическа извадка от деца между 12 и 18 години.
Можехме да видим, че с увеличаването на височината (те са по-големи) те са в състояние да решават по-сложни математически задачи, но височината кара ли тези деца да знаят повече математика? Очевидно не. Това се дължи на трета променлива, наречена "confounder" или "скрита променлива". В този случай скритата променлива е интелектуален капацитет.
С напредването на възрастта на децата им се увеличава интелектуалният капацитет и се подобряват числените умения. Тези деца са способни да решават все по-сложни проблеми, на които не са били способни, когато са били по-малки. Като се има предвид, че с напредването на възрастта и развитието на интелектуалния им капацитет те стават по-високи, може да изглежда, че съществува причинно-следствена връзка между ръста на децата и техните математически умения. Това е просто съвпадение, защото да бъдеш по-висок или по-нисък не означава да можеш да имаш по-големи математически способности. По този начин едната променлива не причинява или обяснява другата.
Разлика между корелацията и причинно-следствената връзка
Примери като този са измислили фразата „корелацията не предполага причинно-следствена връзка“. Вижте разликата между корелацията и причинно-следствената връзка.
Трябва да внимавате и да прилагате логика. Може да се случи така, че когато представяте различни променливи в графики, може да изглежда, че те са свързани помежду си. Реалността обаче е, че сме изправени пред фалшива връзка. В зависимост от това какъв тип графика използваме и скалата, която прилагаме, можем да намерим очевидно много убедителни връзки. Следователно, когато се търси причинно-следствена връзка между променливите, графичното представяне и прости изчисления не са достатъчни.