सह-संबंध में कारणता निहित नहीं होती
सांख्यिकी में प्रायः "सह-संबंध में कारणता निहित नहीं होती" (अंग्रेज़ी: Correlation does not imply causation) वाक्यांश देखने को मिलता है। इसका अर्थ यह है कि केवल इस तथ्य के आधार पर कि दो चरों के बीच सहसंबंध मौजूद हैं, यह नहीं कहा जा सकता कि उनमें कारण-और-प्रभाव का संबंध भी है। [1] [2]
"सह-संबंध में कारणता निहित है" का विचार एक संदिग्ध-कारण मिथ्या तर्क का उदाहरण है, जिसमें एक साथ होने वाली दो घटनाओं को एक कारण-और-प्रभाव संबंध स्थापित करने के लिए लिया जाता है। इसी को लातिन भाषा में cum hoc ergo propter hoc ("इसके साथ, अतः इसके कारण") नाम से भी जाना जाता है।
उदाहरण के तौर पर, यदि किसी देश में एक साथ सड़क दुर्घटनाओँ और स्कूलों की संख्या एकसाथ बढ़ी हो, तो यह कहना अनुचित होगा कि इनमें से एक घटना दूसरे के कारण हो रही है। ऐसा नहीं है कि इनमें किसी भी प्रकार का कारणीय संबंध होना असम्भव है, किंतु केवल इस आधार पर इसकी कारणता निर्धारित नहीं की जा सकती कि ये दोनों घटनाएँ एक साथ हो रही हैं।
यह पोस्ट हॉक एर्गो प्रॉप्टर हॉक ("इसके बाद, इसलिए इस कारण") नामक कुतर्क से भिन्न होता है, जिसमें ऐसा मान लिया जाता है कि यदि एक घटना किसी दूसरी घटना के कारण हो रही है, तो वह पूर्व घटना का आवश्यक परिणाम होगी।
उदाहरण के तौर पर, यदि चिड़ियों के चहचहाने के बाद पेड़ से पत्ते गिरते हैं, तो पत्ते गिरने का आवश्यक कारण चिड़ियों का चहचहाना नहीं है।
संदर्भ
संपादित करें- ↑ Tufte 2006
- ↑ Aldrich, John (1995). "Correlations Genuine and Spurious in Pearson and Yule" (PDF). Statistical Science. 10 (4): 364–376. doi:10.1214/ss/1177009870. JSTOR 2246135. Archived from the original (PDF) on February 19, 2006.
ग्रन्थसूची
संपादित करें- Beebee, Helen; Hitchcock, Christopher; Menzies, Peter (2009). The Oxford Handbook of Causation. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-162946-4. Archived from the original on 11 जनवरी 2017. Retrieved 12 फ़रवरी 2020.
{{cite book}}: Invalid|ref=harv(help) - Tufte, Edward R. (2006). The Cognitive Style of PowerPoint: Pitching Out Corrupts Within (2nd ed.). Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 978-0-9613921-5-4. Archived from the original on 17 अक्तूबर 2019. Retrieved 12 फ़रवरी 2020.
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बाहरी कड़ियाँ
संपादित करें- "द आर्ट एंड साइंस ऑफ़ कॉज़ एंड इफ़ेक्ट" : जूडा पर्ल द्वारा एक स्लाइड शो और ट्यूटोरियल लेक्चर
- आंकड़ों में कारण का अनुमान: यहूदिया पर्ल (सितंबर 2009) द्वारा अवलोकन
- ऐसी सहसंबंधों की खोज, सहसंबंध, साइट
- सांख्यिकीय सहसंबंध के बारे में सभी को क्या जानना चाहिए