A malakas na ugnayan ay maaaring magpahiwatig ng sanhi, ngunit maaaring madaling magkaroon ng iba pang mga paliwanag: Maaaring resulta ito ng random na pagkakataon, kung saan ang mga variable ay lumilitaw na nauugnay, ngunit mayroong walang totoong pinagbabatayan na relasyon.
Maaari mo bang ipahiwatig ang sanhi?
Sa mga istatistika, medyo nakakalito ang sanhi. Tulad ng walang alinlangan mong narinig, ang correlation ay hindi nangangahulugang nagpapahiwatig ng sanhi. Ang isang kaugnayan o ugnayan sa pagitan ng mga variable ay nagpapahiwatig lamang na ang mga halaga ay nag-iiba nang magkasama. Hindi kinakailangang iminumungkahi na ang mga pagbabago sa isang variable ay nagdudulot ng mga pagbabago sa isa pang variable.
Ang sanhi ba ay nagpapahiwatig ng ugnayan?
Habang ang sanhi at ugnayan ay maaaring umiral nang magkasabay, ang ugnayan ay hindi nagpapahiwatig ng sanhi. Ang sanhi ay tahasang nalalapat sa mga kaso kung saan ang aksyon A ay nagdudulot ng kinalabasan B. … Gayunpaman, hindi natin basta-basta mapapalagay ang sanhi kahit na nakikita natin ang dalawang kaganapan na nangyayari, na tila magkasama, sa harap ng ating mga mata.
Maaari mo bang matukoy ang sanhi?
Maaari lamang matukoy ang sanhi mula sa isang naaangkop na disenyong eksperimento. Sa ganitong mga eksperimento, ang mga katulad na grupo ay tumatanggap ng iba't ibang paggamot, at ang mga kinalabasan ng bawat grupo ay pinag-aaralan. Masasabi lang natin na ang isang paggamot ay nagdudulot ng epekto kung ang mga grupo ay may kapansin-pansing magkakaibang kinalabasan.
Maaari mo bang ipahiwatig ang sanhi?
Ang sanhi (independent variable) ay dapat mauna sa epekto (dependent variable) sa oras. … Ang dalawang variable ayempirically magkaugnay sa isa't isa.
