Причинно следственная связь примеры: 1. Понятие о причинно-следственных связях. Логика: конспект лекций

Содержание

1. Понятие о причинно-следственных связях. Логика: конспект лекций

1. Понятие о причинно-следственных связях

Перед тем как рассматривать непосредственно методы установления причинно-следственных связей, необходимо уяснить себе понятие причины и следствия.

Причиной называют такое явление, процесс или предмет, который уже в силу своего существования вызывает определенные изменения окружающего мира. Причина характеризуется тем, что всегда предшествует результату. Она лежит как бы в основе последствия. Так, ни одно следствие невозможно представить себе без причины, ведь последняя является своего рода отправной точкой. Приведем пример: «Ударила молния — лес загорелся». Очевидно, что здесь причиной является молния, если именно она спровоцировала пожар. Без такой причины следствия быть не могло. Конечно, можно говорить о том, что пожар мог начаться в результате поджога, однако в таком случае причиной стал бы поджог.

Следствие — это то, что влечет за собой причина; оно всегда вторично и зависимо, определяемо ей.

Именно на таком соотношении причины и следствия построен профессиональный процесс многих людей. Пожарные, спасатели, сотрудники правоохранительных органов, прежде чем приступить к работе, вначале ищут причину. Например, пожарные приступают к тушению пожара, только когда более-менее ясно, от чего возник пожар и где. В противном случае риск для жизни повысился бы в несколько раз. Конечно, окончательно причина возгорания, будь то поджег, неисправность электропроводки или неосторожное обращение с огнем, становится ясна только по окончании тушения, но первоначально она должна быть определена хотя бы примерно.

Работник правоохранительных органов, выезжая на место происшествия, первым делом определяет причины этого происшествия. Если поступил сигнал об убийстве, необходимо проверить, является ли происшедшее на самом деле преступлением.

То есть определяется причина смерти. При этом отсеиваются версии о самоубийстве, несчастном случае, смерти от болезни и т. д. После этого (если установлено, что убийство имело место) определяется уже причина совершения преступления — корысть, месть и т.

д.

Спасатели, приезжая на место вызова, вначале определяют причину несчастного случая, для того чтобы разработать наиболее эффективную тактику спасения. Если речь идет о падении с высоты, автомобильной катастрофе или другом травматичном событии, появляется необходимость в особом порядке транспортировки. Так, например, шейный, грудной и поясничный отделы позвоночника должны быть зафиксированы на случай, если имеются повреждения позвоночного столба. Виды оказываемой первой помощи также зависят от того, какое именно событие привело к возникновению опасных ситуаций, получению травм. Очевидно, что спасатели определяют причины произошедших событий для наиболее эффективной организации помощи гражданам.

На первый взгляд может показаться, что определение причины не важно, не имеет большого значения, однако приведенные выше примеры говорят об обратном. Установление причины необходимо, так как в противном случае оперативный работник милиции искал бы несуществующего преступника, расследуя стечение обстоятельств, похожее на преступление (стоит ли говорить, что установление причины — большая часть оперативной работы), а пожарные и спасатели не справлялись с работой.

Таким образом, причиной называется такая объективная связь между двумя явлениями, когда одно из них вызывает другое — следствие.

метод сходства, метод различия, метод сопутствующих изменений и метод остатков. Нередко в научном исследовании применяются сочетания этих методов, но для уяснения сути вопроса следует рассмотреть их отдельно^{12}.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Причина и следствие | Экономика для школьников

Все примеры этой задачи построены так: описаны некоторые статистические наблюдения, из которых затем делается вывод.

В решении, которое приводится ниже, для каждого из примеров приведено альтернативное объяснение имеющихся статистических наблюдений, которое противоречит сделанному выводу; существование такого объяснения доказывает, что вывод был получен некорректно. Мы не знаем, какое из альтернативных объяснений верно (возможно, и никакое), зато теперь мы знаем, что описанных наблюдений недостаточно, чтобы утверждать, что верным является именно тот вывод, который был сделан в условии.
Разделение примеров на группы достаточно условное. То общее между примерами группы, что описано ниже в пунктах б), относится не столько к логическим ошибкам, сколько к способу получения альтернативных объяснений.

а)
1) Возможно, число несчастных случаев никак не зависит от объёма потребления мороженого при прочих равных условиях, а положительная корреляция между этими двумя переменными объясняется тем, что обе они увеличиваются при росте числа посетителей пляжа.

Справка.

Говорят, что наблюдается положительная корреляция между переменными $x$ и $y$, если в фактических наблюдениях вида $(x_{i},y_{i})$ большим значениям одной переменной соответствуют большие значения другой переменной. Иными словами, в тех случаях, когда одна переменная принимала относительно большие значения, вторая переменная тоже принимала относительно большие значения; когда первая принимала относительно маленькие, вторая тоже принимала относительно маленькие.

Отрицательная корреляция — когда большим значениям одной переменной соответствуют меньшие значения другой переменной.

Отличие причинно-следственной связи от корреляции заключается в наличии предпосылки «при прочих равных условиях». Так, фраза «переменная $x$ влияет на переменную $y$» означает, что если изменить $x$, оставив неизменным всё остальное (кроме $y$), то $y$ изменится.

2) Как нетрудно догадаться, бесплатные обеды предоставляются школьникам из семей с низкими доходами. Значит, если доход семьи по какой-то причине положительно коррелирует с оценками ребёнка, то средние оценки в группах тех, кто получает бесплатные обеды, могут быть ниже, чем в группах тех, кто не получает бесплатных обедов, даже если обеды при прочих равных условиях никак не влияют на оценки.

Причиной положительной корреляции между доходом семьи и оценками ребёнка, например, могут быть способности, передающиеся по наследству: способности родителей приводят к их высоким заработкам, а полученные по наследству способности их детей приводят к их высоким оценкам.

б) Вывод о наличии причинно-следственной связи сделан лишь на основе корреляции. Это корреляция, скорее всего, объясняется изменением неучтённой переменной.

а)
1) Фейерверк начинается вне зависимости от того, выходят жители дома №48 на крышу или нет; напротив, это жители выходили на крышу потому, что ожидали фейерверк.

2) Страховая компания стала требовать более высокую плату потому, что получила информацию о возросшей вероятности смерти страхователя в ближайшем будущем; для того, чтобы вывод компании был верен, достаточно положительной корреляции между риском смерти и наличием телохранителя. Корреляция между риском смерти и наличием телохранителя может быть положительной, даже если зависимость риска смерти от наличия телохранителя (при прочих равных условиях) отрицательная. Страхователь нанял телохранителя потому, что существует угроза его жизни, однако он ошибочно интерпретировал вывод страховой компании так, как будто бы наоборот, наличие телохранителя повышает эту угрозу.

б) Из-за непонимания различия между корреляцией и причинно-следственной связью перепутана причина и следствие.

III

а)
1) Сравнение времени, за которое человек нашёл работу, между двумя группами — теми, кто посещал курсы, и теми, кто не посещал их, — не является корректным основанием для вывода о причинной зависимости этого времени от факта посещения курсов, т.к. отбор в эти группы происходил не случайно и поэтому факт посещения курсов может быть скоррелирован с некоторым неучтённым фактором, который влияет на время нахождения работы. Например, таким фактором может быть целеустремлённость человека, желание поскорее найти работу. Целеустремлённый человек, с одной стороны, запишется на курсы (предполагая, что курсы помогут), с другой стороны, будет активнее искать вакансии, более ответственно готовиться к собеседованиям и т.

п. — по сравнению с теми, кто не записался на курсы. Он найдёт работу быстрее, чем те, кто не записался на курсы, даже если курсы на самом деле никак не помогают найти работу.

2) Среди инвесторов, присутствующих на рынке не меньше года, средняя доходность вложений клиентов компании А выше, чем средняя доходность вложений клиентов компании Б. Но срок пребывания на рынке сам зависит от доходности: клиент, который быстро разорился, уходит с рынка, не успев пробыть на нём год. То есть отбор в группы сравнения сам зависит от изучаемой переменной — доходности, что делает данное сравнение некорректным для вывода о том, где ожидаемая доходность выше. Возможно такое, что большинство клиентов компании А разоряются, но те, кто не разорился, имеют очень высокую доходность (например, компания А вкладывает деньги клиентов в очень рискованные, но потенциально очень прибыльные проекты). Потенциальный клиент компании А заранее не знает, попадёт он в число разорившихся или в число разбогатевших, и его скорее интересует средняя доходность по всем клиентам компании А, а не только по тем, кто продержался на рынке больше года.

Средняя доходность по всем клиентам компании А вполне может оказаться меньше, чем средняя доходность по всем клиентам компании Б (например, компания Б вкладывает деньги клиентов в активы, приносящие стабильный, хоть и невысокий доход).

б) Отбор в группы сравнения сам зависит от переменной, влияние на которую исследуется с помощью этого сравнения.

а)
1) В условии дана статистика, сравнивающая фильм с его сиквелом, а вывод из этого делается о сравнении сиквела с новым фильмом, что некорректно. Вполне возможно, что ожидаемый успех у сиквела ровно такой же, как и у нового фильма. То, что сиквелы данной кинокомпании хуже своих предшественников, может иметь следующее объяснение: сиквелы снимают только на те фильмы, которые имели большой успех, так что не удивительно, что этот успех не удаётся повторить со следующей же попытки. Кинокомпания всегда старается снять как можно более хороший фильм, но фактический успех зависит не только от стараний, но и от случайных факторов, которые она не в состоянии предугадать или проконтролировать. Вновь снятый фильм (как сиквел, так и не сиквел) скорее будет иметь «средний» успех, чем большой успех, что и объясняет описанную в условии закономерность.

2) Родители хвалят ребёнка за высокие оценки, а ругают за низкие. Оценки (особенно за контрольные) зависят от случайных факторов, которые ребёнок не может контролировать, так что при одинаковом уровне стараний ребёнок может получать разные оценки. Средний балл растёт, если вновь полученная оценка выше среднего балла, и падает, если ниже. Рассмотрим пример. Ребёнок получает только тройки, четвёрки и пятёрки. Пусть по итогам $n$ оценок средний балл равен 4,0. Если $n+1$-я оценка — 5, то средний балл станет выше 4. И если затем $n+2$-я оценка будет 4 или 3 (что, судя по среднему баллу, более вероятно, чем то, что она будет 5), то средний балл упадёт. Таким образом, стоит ожидать, что следующая оценка после получения пятёрки понизит средний балл. Аналогичным образом можно убедиться в том, что после получения тройки средний балл, скорее всего, вырастет. Эта закономерность будет иметь место, даже если похвала и порицание со стороны родителей никак не влияют на оценки.

б) Возврат к среднему значению после случайного отклонения ошибочно используется в качестве доказательства некоторой причинно-следственной связи.

Полезные советы: Причина и следствие при взыскании убытков

В спорах о взыскании убытков на первый план выходит качественный подбор доказательств и умение понятно изложить свою позицию суду. Об особенностях доказывания и эффективных методах на примере судебных кейсов рассказывает Виктор Петров, руководитель Арбитражной практики юридической фирмы VEGAS LEX.

Исходя из открытых данных, размещенных на сайте Судебного департамента при Верховном Суде РФ, количество дел о взыскании убытков в арбитражных судах увеличилось за последние три года. Вместе с общим числом растет и число удовлетворенных исков, хотя, как правило, размер взысканных сумм значительно ниже заявленного.

В связи с таким ростом особое значение приобретает качество доказывания всех элементов состава убытков и различные (зачастую неординарные) способы их доказывания. Учитывая традиционные сложности при взыскании убытков в российских судах, истцам следует крайне тщательно подходить к формированию доказательств по делу и излагать свою правовую позицию наиболее понятным и доступным для суда способом.

Особенности доказывания причинно-следственной связи в делах об убытках

Причинно-следственная связь входит как элемент в предмет доказывания по спорам о взыскании убытков. При этом действующее законодательство не содержит в себе определения причинно-следственной связи или критериев для ее установления в споре, а потому представителям в суде приходится применять и креативный подход, и максимально эффективный.

Чаще всего причинно-следственная связь судами понимается как прямая и неизбежная зависимость между действиями (бездействием) ответчика и наступлением вреда. При этом как элемент состава убытков причинно-следственная связь подлежит самостоятельному доказыванию и не должна смешиваться с иными элементами состава статьи 15 ГК РФ. Примечательным является постановление Арбитражного суда Московского округа от 26.02.2016 по делу № А40-151983/2013, в котором суд отдельно указал на значимость доказывания именно такой взаимосвязи поведения ответчика и наступления последствий.

Недоказанность причинно-следственной связи не дает оснований суду обсуждать степень вины ответчиков, поскольку нередко «действия одного лица создают лишь предпосылку, абстрактную возможность того, что кому-либо будет причинен вред, и не находятся в непосредственной причинно-следственной связи с наступившим вредом, так как причиной возникновения вреда могут явиться действия и других лиц»[1]. Непосредственность причинно-следственной связи заключается в игнорировании нерелевантных внешних факторов истцом, выделении основной причины из нескольких имевших место.

Еще одно толкование причинно-следственной связи встречается в постановлении Девятого арбитражного апелляционного суда от 24.10.2016 по делу № А40-24577/2016. Суд указал, что причинная связь – это объективная связь между двумя юридически значимыми явлениями как юридическими фактами (поведением и убытками) в качестве причины и следствия, а потому, оценивая указанную причинно-следственную связь, необходимо исходить из двух условий: о наличии (отсутствии) связи вообще между двумя названными условиями, а в случае её наличия – о её характере и содержании.

Представляется, что при формировании правовой позиции и истцу, и ответчику по спору о взыскании убытков следует уделить особое внимание доказыванию причинно-следственной связи, поскольку недостаточность аргументов в этой части с высокой степенью вероятности влечет за собой отказ в иске.

Эффективные способы доказывания причинно-следственной связи

Выбор способа доказывания нередко связан с особенностью спора и теми материально-правовыми отношениями, которые связывают истца и ответчика. Однако общие тенденции выделить возможно. Так, наиболее распространенными доказательствами наличия причинно-следственной связи являются:

внесудебное заключение как письменное доказательство;
судебная экспертиза;
аудиовизуальные доказательства (презентации, рисунки, графики и пр. ) и т. д.

В деле № А46-9296/2015 в ходе рассмотрения дела в суде первой инстанции по ходатайству истца на одном из судебных заседаний состоялся просмотр презентации, которая была призвана наглядно продемонстрировать прямую связь нарушения ответчиком требований закона и убытков истца. Впрочем, в этом деле все суды заняли позицию ответчика, отказав в удовлетворении иска. При этом сам подход истца заслуживает одобрения в силу своей креативности.

Наиболее частыми примерами споров с исследованием внесудебного заключения эксперта или проведения по делу судебной экспертизы являются дела, связанные со здравоохранением, пожарами, технологическими авариями и пр. Так, например, характерным примером является спор, в котором исследовалась система безопасности банка после произошедшего в нем хищения. С учетом специфики технической части отношений без судебной экспертизы разрешение этого спора вряд ли было бы возможным (дело № А54-3157/2014).

Следует отметить, что зачастую заключение судебной экспертизы имеет при рассмотрении споров о взыскании убытков приоритетное значение для суда (например, дело № А04-10103/2016).

В качестве итога следует отметить, что доказывание причинно-следственной связи является ключевым в спорах, материально-правовая часть которых обладает значительной спецификой или осложнена какими-либо обстоятельствами спора (сложность установления одной конкретной причины, определение верного круга влияющих факторов и пр.). Данному элементу состава убытков истец должен уделить максимальное внимание при подаче иска, а ответчик – при подготовке своего отзыва.

[1] Постановление Арбитражного суда Московского округа от 26.02.2016 по делу № А40-151983/2013.

Причинно-следственная связь — вопрос права или вопрос факта?

Как известно, основаниями для удовлетворения требования о взыскании убытков является совокупность условий: факт их причинения, документально подтвержденный размер убытков и наличие причинно-следственной связи между понесенными убытками и нарушением.

Для деликтной ответственности чуть иначе, но причинно-следственная связь также необходима.

Чем же является причинно-следственная связь — вопросом права или вопросом факта? Вопрос о наличии либо отсутствии причинно-следственной связи часто ставят на разрешение эксперта. Но вопрос права на разрешение эксперта ставить нельзя.

Значит, вопрос факта. Но так ли это?

Как соотнести «причинно-следственная связь = вопрос факта» с презумпциями в п.5 постановления Пленума Верховного Суда от 24.03.16 № 7? С разрешением вопросов о причинно-следственной связи в инстанциях, следующих за апелляцией? С тем, что Верховный Суд недавно указал «причиненные истцу убытки были связаны с определением сторонами договора купли-продажи по своему усмотрению порядка оплаты квартиры, сама по себе не может служить основанием для отказа в иске, поскольку не свидетельствует об отсутствии вреда, причинной связи между противоправным поведением и наступившим вредом, вины причинителя вреда»?

Или все-таки именно причинно-следственная связь — это вопрос права, а уже «повлияло ли на возникшие убытки событие такое-то по мнению эксперта» — это вопрос факта, который и можно ставить перед экспертом. Аналогично и стороны вправе представлять доказательства причинной связи, но на их основании суд должен лишь промежуточно установить наличие либо отсутствие обстоятельств, которые будут далее использованы судом для разрешения вопроса о наличии причинно-следственной связи.

Обычные примеры — договорные убытки, ДТП. Можно ограничиться заключением эксперта, который прямо укажет «действия лица Х находились в прямой причинной связи с наступившими последствиями» или все-таки вопрос посложнее?!

О причинно-следственных связях

Организация здравоохранения

Л. Каримова:

Добрый день, дорогие друзья! В эфире радио Mediametrics, программа «Медицинское право», и я, ее ведущая, Каримова Лена. У нас в гостях Виктор Викторович Колкутин, доктор медицинских наук, профессор по специальности «Судебная медицина», заслуженный врач Российской Федерации, полковник запаса медицинской службы. Добрый день, Виктор Викторович!

В. Колкутин:

Здравствуйте!

Л. Каримова:

И мы продолжим разговор о причинно-следственной связи между дефектами оказания медицинской помощи и ухудшением состояния здоровья пациента. В прошлой передаче мы узнали, первое: не существует дефиниции оказания медицинской помощи, и не существует дефиниции эффекта оказания медицинской помощи. Второе: обязанность установления причинно-следственной связи лежит на судебно-следственных органах. Третье: на самом деле врачу любой специальности необходимо уметь устанавливать причинно-следственную связь. Четвертое: ответственность медицинского работника при осуществлении профессиональной деятельности может наступить и без юридически значимых последствий.

Итак, Виктор Викторович, на прошлой передаче мы остановились на понятиях причин, следствий и условий, переходим на «условия и причины». И тут хотелось бы привести в пример цитату из учебного пособия под авторством Спиркина «Основа философии», 1998-го года, с. 172, я цитирую: «По признаку обязательного переноса каких-либо субстанционно-энергетических качеств причинная связь отличается от других, неэнергетических в широком смысле слова связей. По этому же признаку различают причины и условия события. Причина – это то, что передает свою силовую потенцию, то есть вещество, энергию, информацию. А условие – это совокупность обстоятельств причинного события, которая сама по себе, не будучи прямой причиной и не участвуя в переносе энергии и информации, способствует порождению причины и следствия. Так, в случае гибели больного в результате отсутствия своевременной медицинской помощи причиной гибели является само заболевание. Отсутствие медицинской помощи – это условие гибели, но не ее причина». Не противоречит ли это теории механизма установления причинно-следственной связи?

В. Колкутин:

Вот так сложно все начинается сегодня… Я даже в некоторой растерянности пребываю, потому что Вы столько много всего процитировали, и каждая из сказанных фраз достойна отдельной передачи. Но что важно сказать: цитированный Вами учебник относится к какой области знаний?

Л. Каримова:

Философия.

В. Колкутин:

Медицина, конечно, с философией достаточно плотно соседствует, но все-таки есть свои особенности. Для начала давайте посмотрим, откуда появились эти ростки, где корни этой темы о необходимости установления причинной или причинно-следственной связи, и кто это должен делать, если мы говорим о медицине, о медицинской службе, о медицинском ведомстве. Получается интересная вещь: согласно 323-му Федеральному закону «Об основах охраны здоровья граждан РФ» (это ст. 58, ч. I), содержание медицинской экспертизы, одним из составляющих этого содержания как раз и является установление причинно-следственной связи между воздействием каких-то событий, факторов и состоянием здоровья гражданина. Вот это важный отправной пункт, поскольку все-таки это Федеральный закон.

Но если есть такая задача, на нее должна быть адекватная реакция. Где мы ее можем наблюдать? Кто будет носителем, субъектом этого установления? И вот получается, что в соответствии с квалификационными характеристиками врача судебно-медицинского эксперта этим субъектом должен быть именно он. Что мы читаем: «Врач судебно-медицинский эксперт должен уметь установить причинно-следственную связь между повреждением и неблагоприятным исходом». Коль скоро мы сегодня говорим о дефектах, значит давайте мы сразу «повреждения» заменяем на «дефекты оказания медицинской помощи» и связь будем пытаться рассмотреть именно между врачебным дефектом и наступившим неблагоприятным исходом.

И вот здесь я бы подвел под нашей нормативно-правовой базой жирную черту, потому что несмотря на то, что в 194-м знаменитом Приказе, который напрямую касается судебно-медицинской экспертизы, упоминаются эти слова, но там такая чехарда из них идет, что, в общем-то, человек разбирающийся придет в некоторое замешательство. Посмотрите сами: в пункте 6.7 этого Приказа приводится «в прямой причинно-следственной связи», в пункте 6. 8 уже просто «причинно-следственной связи», а в пункте 15 мы читаем, что «связь не может носить случайный характер», и, наконец, 17.23-ий пункт означает нам и «непосредственно связанное», и «причинно с ней связанный». То есть такое впечатление, что люди, когда писали этот Приказ, думали о каких-то вычурных литературных оборотах.

Л. Каримова:

Красоту речи показать.

В. Колкутин:

Да, красоту речи преподнести, чтобы просто заслушаться можно было. А мы забываем, что это вещи юридические. Они не должны носить никакого двоякого трактования. И вот занялся я изысканиями и думаю, откуда же взялась юриспруденция в медицине, откуда взялись эти понятия – «причинная связь, причинно-следственная связь», а уж какая она там, прямая или непрямая, а может быть необходимо, или достаточно. И получилась интересная вещь, что в действующем российском законодательстве нет понятий «прямая причинная связь» и «косвенная причинная связь», и речь идет только о причинной связи, и законодателю неважно это деление – прямая она или косвенная. А вот в развитии этого законодательства (но ничем не подкрепленное развитие) – статьи, учебники, монографии очень знаменитых и заслуженных людей, замечательные мысли. Но это всего лишь их собственные мысли. Вот там они говорят, что тут нужна прямая связь, здесь нужна косвенная, здесь ее вообще нет, тут на первое место условие… Но как это соотнести с действующим законодательством никто нигде не пишет. И получается, что можно, оказывается, приватным образом взять и в любом документе, который нам понравится, написать: «А давайте будем писать не просто «причинная связь», а «прямая причинная связь».

Я более или менее понимаю юристов, потому что у них, особенно у тех, которые работают в области уголовного права, есть такие понятия, как прямой умысел, косвенный умысел. Где-то по аналогии я их понимаю, они могли перенести это на причинную связь, касающуюся судебной медицины. Но откуда врачи это выдумали? Как судебно-медицинские эксперты с этим согласились, для меня до сих пор пока остается загадкой, и я пока продолжаю пребывать в поиске, где источники этого. Согласитесь, что это вопрос не праздный, коль скоро задача такая стоит, значит, нужно этот вопрос решать. И вот интересные вещи получаются. Вообще, что такое причина для судебного медика?

В действующем российском законодательстве нет понятий «прямая причинная связь» и «косвенная причинная связь», и речь идет только о причинной связи, и законодателю неважно это деление – прямая она или косвенная

Л. Каримова:

Травма, заболевания.

В. Колкутин:

То есть некое воздействие на живой организм, которое должно закономерно, неотвратимо, с определенной временной последовательностью, с другими характеристиками, о которых мы будем говорить ниже, должна привести к своему закономерному следствию. Так вот, для того, чтобы установить этот факт, это мы говорим о том, как оно действует без нас, без экспертов: автомобиль сбивает человека, человек ударяется головой о покрытие. Это все без нас происходит, а мы уже приходим потом, когда он уже лежит в клинике. И вот здесь нам надо по каким-то признакам, по каким-то критериям восстановить эту картину…

Л. Каримова:

Цепочку.

В. Колкутин:

…и убедиться либо в наличии этой причинной связи, либо в ее отсутствии. А надо сказать, что причинная связь – это всего лишь один из многих вариантов взаимосвязей между событиями. Если Вы философию почитаете, там их очень много. Это всего лишь один маленький кусочек. И для начала нужно понять, а есть ли здесь основания говорить о причинной связи, понимаете? Я не буду приводить разные примеры на эту тему, на другую приведу обязательно. Но для начала надо понять. Когда мы подходим к трупу, мы же не сразу говорим: «Так, раневой канал огнестрельный, проходит там-то и там-то». Мы сначала говорим: «Давайте определимся сначала, что это огнестрельное ранение». Так и здесь: надо понять, а причинная ли здесь связь? Или какая-то иная?

Причинная связь – это всего лишь один из многих вариантов взаимосвязей между событиями

Л. Каримова:

Получается, нам нужно сначала определиться с диагнозом.

В. Колкутин:

Совершенно верно. Но помимо причинной связи бывают еще причинные цепи. Что это значит? Это значит, что события не заканчиваются вот так: воздействие – результат, воздействие – результат. Они развиваются.

Л. Каримова:

То есть когда причина переходит в следствие, а следствие становится причиной нового события?

В. Колкутин:

Конечно. А могут присоединяться другие компоненты, которые небезразличны к первоначальному фактору, это с одной стороны.

Л. Каримова:

Ну, опять же, философия.

В. Колкутин:

Потом есть так называемые причинные петли, когда ситуация возвращается на какой-то из начальных этапов и идет уже по новому пути. Это может быть связано с оказанием медицинской помощи, может быть связано со свойствами организма.

Есть так называемые причинные петли, когда ситуация возвращается на какой-то из начальных этапов и идет уже по новому пути. Это может быть связано с оказанием медицинской помощи, может быть связано со свойствами организма

Л. Каримова:

С индивидуальными особенностями.

В. Колкутин:

Совершенно верно. То есть вопрос-то как бы, с одной стороны, и не праздный, а с другой стороны, он весьма и весьма непростой. Это не так ситуация, где, как говорится, голову оторвало, и «ну, все понятно, так тут и врач не нужен, и эксперт не нужен, следователь и без нас разберется».

Мы пришли к выводу, мы диагностировали: здесь причинная связь. Тогда нам нужно определиться, а как она взаимодействует со следствием? Почему? Потому что бывают совершенно различные ситуации, которые заводят эксперта в тупик, просто в тупик. Сейчас важно об этом поговорить.

«Причина-следствие» – это как раз все понятно: вот она, травма, вот оно, последствие.

Л. Каримова:

Одна причина, одно следствие.

В. Колкутин:

Все на пять с плюсом выполнили свои задачи и, что называется, разошлись, довольные собой. А вот вторая ситуация – вот она, причина, а от этой причины наступает следствие, которое по своим последствиям, объемам, наполнению гораздо больше, чем может дать эта причина. И возникает вопрос: либо откуда это взялось, надо найти, либо, может быть, вообще не надо здесь ничего искать. И вот в этой ситуации, если появляется какой-то дополнительный компонент, который комбинируется с первоначальной причиной, который не был очевиден на момент подхода к нашей ситуации, который мы обнаруживаем в ходе исследований медицинских документов, с помощью исследования допроса медперсонала, мы вдруг выявляем новые сведения, которые дополняют нашу первоначальную гипотетическую причину. И тогда оно замыкается и становится соразмерно своему окончанию, соразмерно своему следствию.

И, наконец, еще один вариант: это когда причина воздействует, а от нее следствия никакого, или оно очень маленькое. Оно должно быть. Что случилось? Почему этого нет? И тогда экспертный разум, экспертный поиск перемещается на поляну этого следствия. А может, мы его не видим, это следствие, может, оно не сейчас проявится, условно говоря, инкубационный период это следствия не реализовался. И тогда надо либо ждать и затянуть до нужного момента окончание экспертных исследований, либо применить какие-то новые способы поиска для того, чтобы вытащить эту информацию о следствии.

Куда делось следствие от большой причины? Вот это качество, о котором мы сейчас красиво поговорили, характеризует собой причинную связь, и называется оно «соразмерность», когда одно должно соответствовать другому. Вот это первое, что надо понимать.

Следующий момент, который не менее, а может быть, даже более важен, чем соразмерность, называется характеристика или качество «порождение». То есть не увлекаясь очевидностью какого-то конкретного случая, мы должны найти признаки того, что именно этой причиной порождено конкретное следствие.

Достаточно простой пример, когда человек получает травму, вслед за травмой развивается болевой шок, геморрагический…

Л. Каримова:

Любой травматический шок.

В. Колкутин:

Да. Любой вариант шока. И это приводит к общей дезадаптации организма: все системы и органы начинают функционировать в аварийном, в неправильном режиме. И какой из этих органов откажет первым, мы пока на этом этапе не знаем: то ли это будет сердечно-сосудистая система, то ли дыхательная, то ли выводящая система.

Например, травма приводит к шоку, шок приводит к дезадаптации, а дальше развилась острая сердечно-сосудистая или острая легочная недостаточность, и это приводит к летальному исходу. Вот, казалось бы, все очень легко, очень правильно и очень понятно. Но если мы говорили о том, как непросто подойти к изучению вопроса о причинной связи, как достаточно медленно надо двигаться по этой дороге исследования ситуаций, то здесь мы можем продемонстрировать то, как недобросовестные эксперты могут манипулировать этой ситуацией.

Когда человек получает травму, вслед за травмой развивается болевой шок, и это приводит к общей дезадаптации организма: все системы и органы начинают функционировать в аварийном, в неправильном режиме. И какой из этих органов откажет первым, мы на этом этапе не знаем

Л. Каримова:

Подмена понятий, скажем так.

В. Колкутин:

Да, каких-то личных, корыстных интересов. Недобросовестные эксперты присоединили исходное состояние организма.

Л. Каримова:

Заболевание какое-то.

В. Колкутин:

Да. У человека были, допустим, измененные мышечные волокна, были какие-то бляшки…

Л. Каримова:

В силу возраста, скажем так.

В. Колкутин:

Да. И тогда что? Тогда появляется возможность – когда нет четких критериев для судебной медицины, царит хаос – появляется возможность для таких нечистоплотных фокусов. Присоединяем: травма – да, шок – конечно!

Л. Каримова:

Тяжкий вред?

В. Колкутин:

Безусловно. И если все слепить в единый комок, то получается, что вот она, комбинированная причина, вот он, комплекс.

Л. Каримова:

Но нет причины смерти.

В. Колкутин:

Нет. А раз нет, значит, и травма, и шок находятся в прямой причинно-следственной связи. Так что, товарищ преступник, милости просим в зале суда на свободу, отделаетесь легкими взысканиями. Вот к чему ведет отсутствие порядка в этом вопросе.

Беда в другом: никто реально не хочет заниматься наведением этого порядка. А ведь сегодня как никогда важно осознать и признать, что в судебной медицине уже давным-давно родилось новое направление: судебно-медицинская каузология. И врачей, и уже опытных экспертов нужно и учить, и переучивать, и доучивать именно по этим вопросам. Возьмите любого студента, поймайте шестикурсника или выпускника, или даже эксперта со стажем, и спросите у него: «Ты помнишь, как Вам преподавали задачи по установлению причинно-следственной связи?» 100%, не вспомнит никто. В лучшем случае…

Л. Каримова:

Философию вспомнят.

В. Колкутин:

Нет, в лучшем случае вспомнят эту первую схему.

Л. Каримова:

Одна причина и одно следствие.

В. Колкутин:

Да, все. Если тяжкий вред, смерть на месте, значит, прямая причинная связь. Я возвращаюсь к 123-ему Федеральному закону: там про клиницистов речь не идет, там речь идет об именно медицинской экспертизе. Клиницисты, если они и делают экспертизу, то они делают как члены комиссии, которую возглавляет судебно-медицинский эксперт.

Л. Каримова:

Виды экспертиз бывают же разные, не только судебно-медицинская.

В. Колкутин:

Мы сейчас говорим именно о судебно-медицинской. Я согласен, но там немного другие подходы и критерии. Они мне тоже не нравятся, но сейчас я не хочу о них говорить, потому что нам бы со своим разобраться. Так вот, закончились ли на этом характеристики причинной связи? Ничего подобного. Есть еще критерий необходимости. Мало того, что мы знаем, что эта причина породила следствие, мало того, что мы знаем, что эта причина соразмерна следствию, но надо еще понимать, какова степень необходимости возникновения именно этой ситуации. Это будет важно, когда мы будем оценивать, какова была реакция врачебного персонала на ту или иную травму. Понятно, что при нормальном течении, конечно, любое тяжелое повреждение порождено будет необходимостью…

Л. Каримова:

И закономерно приведет к какому-то неблагоприятному исходу.

В. Колкутин:

Завершится этим неблагоприятным исходом. Но если мы упоминаем сегодня дефекты медицинской помощи, то как никогда важным становится критерий необходимости. А что было сделано? Как вовремя это было сделано? В нужном ли объеме? Но важно не просто сделать. Вот что мне не нравится в критериях качества оказания медицинской помощи, там вся оценка идет через действие. Я как ни читаю какой-нибудь пункт, сразу вспоминаю все армейские пословицы: «Вспотел – покажись начальству» и т.д. Какая разница, что ты, как врач, делаешь? Вот если уж совсем по гамбургскому счету, ты вылечил больного – он встал, ушел на своих ногах, принес тебе букет цветов в благодарность, ты молодец. Да, ты ему там чего-то не доделал, что-то не то ввел, ты довел его до правильного результата, ты победитель в этой ситуации. И обратная ситуация: ты все плюсики получил в своих критериях качества – больной ушел инвалидом. И зачем мне такое качество? К чему это все? Получается, что мы достаточно интуитивную, творческую профессию врача превращаем в какой-то цирк по сборке и ремонту биологических кузовов, именуемых человек.

Мы достаточно интуитивную, творческую профессию врача превращаем в какой-то цирк по сборке и ремонту биологических кузовов, именуемых человек

Л. Каримова:

Алгоритм.

В. Колкутин:

Так не получится. Это не оценка качества, это подмена понятий, и это большая-большая беда.

Л. Каримова:

Какие именно нормативно-правовые акты регламентируют порядок установления причинно-следственных связей? Я даже в студию принесла порядок установления причинно-следственной связи.

В. Колкутин:

У Вас какой год?

Л. Каримова:

У меня 15-ый. 17-ый я, к сожалению, не смогла найти, потому что в интернете это почему-то секретный документ. Он не выложен ни на одном сайте.

В. Колкутин:

А я нашел, принес. Вот такая бумага появилась на свет. Даже при очень внимательном ее изучении, естественно, никакого порядка проведения судебно-медицинской экспертизы, и уж тем более установления причинно-следственных фактов, связей по факту неоказания или ненадлежащего оказания медицинской помощи Вы там, конечно же, не найдете.

Л. Каримова:

Ну, это все-таки порядок проведения судебно-медицинских экспертиз.

В. Колкутин:

Вы знаете, я не хочу сейчас сильно на эту тему распространяться, потому что порядок не может называться методическими рекомендациями, методические рекомендации не могут быть порядком. Это совершенно разные по классу ведомственные документы. И если тот, кто это писал, не знает этой разности, это его личная беда.

Самое интересное во всем этом документе находится на двадцатой странице. Я не откажу себе в профессиональном удовольствии процитировать некоторые моменты этой самой страницы. Речь идет о том, что: «В этой связи при проведении судебно-медицинской экспертизы установление наличия или отсутствия причинной и (прямой) связи между действием/бездействием медицинского работника и наступлением у пациента неблагоприятного исхода для экспертной комиссии является обязательным». Вот здесь каждое слово можно долбить камнем, и будет интересно. Но я остановлюсь только на двух моментах.

Откуда взялась прямая причинная связь? Из какого источника появилось это словосочетание «прямая причинная связь»? Если речь вести о законодателе, он говорит о причинной связи, и там не делается никаких разграничений между тем, косвенная она или прямая. Второй момент, если Вы говорите или кто-то говорит об установлении прямой или косвенной связи, какая аналогия появляется с уголовными?

Порядок не может называться методическими рекомендациями, методические рекомендации не могут быть порядком

Л. Каримова:

По умыслу.

В. Колкутин:

Умысел. Совершенно верно. Есть прямой умысел, есть косвенный. И здесь эта перекличка между ними очевидна: причинно-прямая связь – прямой умысел, косвенная связь – косвенный умысел. Но здесь нельзя ставить знак равенства, это разные вещи.

Л. Каримова:

Но связь же объективна, а умысел…

В. Колкутин:

Дело все в том, что причинная связь как раз и подразумевает наличие умысла. Если ты не умеешь устанавливать умысел, ты никогда не сможешь проникнуть в содержание понятия «причина». Почему? Потому что действительно вред здоровью при оказании медицинской помощи можно оказать с косвенным умыслом, можно оказать с прямым умыслом, если человека, допустим…

Л. Каримова:

Оставили в приемном покое.

В. Колкутин:

Есть личная неприязнь к этому больному, он хочет сделать ему плохо, возьмем самый маргинальный такой случай. Вот вам прямой умысел. Какая экспертиза это установит? Никакая. Отсюда-то и будет вырастать причинная связь: установи это, и все остальное дальше станет ясным и прозрачным. Поэтому во это первый момент, который просто необъясним. Это просто сочинение на выбранную тему.

И второй момент. Понятно, что автор этого документа, наверное, обладает какими-то властными функциями, но указывать всем экспертным комиссиям о том, что установление этой причинной связи является обязательным – простите меня, это уже явное превышение своих должных полномочий. Почему? Потому что экспертной комиссии у нас указывает, что делать, следователь.

Л. Каримова:

Я даже некоторых следователей знаю, которые специально не задают вопросы о причинно-следственной связи, потому что заранее знают ответ. И их этот ответ не устраивает, как вариант.

В. Колкутин:

Зачем это все помещать сюда, я не знаю. Но есть и более шедевральные вещи, если читать дальше двадцатую же страницу: «Наличие или отсутствие причинной (прямой) связи, а также непрямой косвенной между действием медицинского работника и наступлением у пациента неблагоприятного исхода устанавливается экспертной комиссией в соответствии с общепринятыми в медицине представлениями об этиологии, патогенезе, клинической картине и лечении в отношении конкретной нозологической единицы заболевания». Найдите мне, пожалуйста, хоть одну конкретную нозологическую единицу заболевания, по которой будут единые, общепринятые во всей (хотя бы в российской) медицине представления о вот этой этиологии, патогенезе, уж тем более клинической картине, и совсем не согласен, что это слово «лечение». Не будет такого общепринятого представления. То есть отсылают как в сказке: «Иди туда, не знаю куда».

Л. Каримова:

В никуда. Тогда у меня вопрос: для чего они пишут, что «как в уголовном, так и в гражданском праве наличие непрямой и косвенной [причины] лежит за пределами юридически значимой причинно-следственной связи»?

В. Колкутин:

Вы как раз меня подводите к тому, чтобы я установил умысел. Не получится. Но почему пишут, я могу сказать: по аналогии с прямым и косвенным умыслом. Никакого другого объяснения нет, потому что когда пишешь какой-то документ, нужно думать.

Л. Каримова:

То есть несмотря на то, что это лежит за пределами юридической связи, все равно и косвенную, и опосредованную определяет комиссия. Тогда у меня еще вопрос по этому документу. У меня 2015-го года очень много перекликается, но вот: «При оценке степени тяжести вреда здоровью экспертная комиссия в обязательном порядке решает следующие вопросы: это сущность недостатка и наличие или отсутствие причинной прямой связи, недостатка оказания медицинской помощи с наступившим неблагоприятным условием». То есть мы все-таки недостатки оцениваем, выявляем или дефекты оказания медицинской помощи?

В. Колкутин:

Мало того, что мы говорили нет понятия, что такое дефект медицинской помощи или дефект в оказании медицинской помощи. А тут появляется еще новая, литературная конструкция «недостаток в оказании медицинской помощи». Этим вещам есть определение в отечественной литературе, в том числе судебно-медицинской. Но коль скоро уж там, в этих рекомендациях, дается перечень основных понятий, что чего значит, там можно прочитать формулировки что такое»фармацевтический работник», это очень важно для этого документа…

Л. Каримова:

«Профилактика», «Врачебная тайна».

В. Колкутин:

Да, это просто без него он не состоялся бы. Но как раз тех важных вещей – «причинная связь», «дефект в оказании помощи», «недостаток в оказании» там Вы этого не найдете.

В чем шедевральность этого общепринятого в медицине представления об этиологии? Из всех 29 листов это единственное, что касается установления причинно-следственной связи. Больше ни слова в данном документе нет. Это, простите меня, можно, что называется, и на плакате написать, то, что здесь написано. Не надо было огород городить. А вот беда-то в другом, что есть еще масса других критериев. Там, как минимум, еще три надо назвать критерия: объективности, критерий временной асимметрии и критерий всеобщности. И эти вещи должен знать человек, который занимается в ходе экспертизы установлением наличия или отсутствия причинно-следственной связи.

Мы все время забываем и все время хотим взвалить на себя груз больший, чем мы можем унести. Не устанавливаем мы наличие или отсутствие причинной связи. Мы можем установить медицинские признаки: либо наличие, либо отсутствие.

Не устанавливаем мы наличие или отсутствие причинной связи. Мы можем установить медицинские признаки: либо наличие, либо отсутствие

Л. Каримова:

К видам неблагоприятного исхода – опять же, цитирую «Порядок проведения судебно-медицинских экспертиз» – перечисляются 10 пунктов из 522Н и «медицинских критериев определения тяжести вреда, причиненного здоровью человека». А вот я хотела спросить: неужели неблагоприятным исходом не может быть поверхностное повреждение? Поверхностное повреждение в этих критериях отсутствует либо если это поверхностное повреждение, мы это не определяем и не устанавливаем?

В. Колкутин:

Я бы очень хотел, чтобы когда-нибудь на этом месте сидел автор этих рекомендаций и отвечал на Ваши вопросы, потому что невольно получается, что я должен за него отвечать.

Л. Каримова:

Я думаю, было бы очень интересно.

В. Колкутин:

Я могу только объяснить, как оно взялось в этом документе. Берется 522-ое Постановление – «вырезать», «скопировать», «перенести», и готово. Ведь нигде не дается определения (ни в первом документе, ни во втором), а что такое благоприятный исход?

Л. Каримова:

Здесь про благоприятный исход написано, что в случаях наступления благоприятного исхода при лечении вред здоровью не устанавливается.

В. Колкутин:

Минуточку. Я говорю, нигде не написано, что такое благоприятный исход. Надо было две ноги отрезать, а отрезали одну? Или отрезали обе, слава Богу, что жив остался, понимаете? То есть как установить границы, где он уже неблагоприятный, а где уже стал благоприятным? Нигде Вы этого не найдете.

Я бы так сказал, это уже профессиональная наглость. Я бы так просто это назвал, потому что существует Приказ министра здравоохранения 194Н, где четко написано, что дефект в оказании медицинской помощи, если он повлек за собой вред здоровью, оценивается по критериям тяжести. И вот так методическими рекомендациями отменять это положение – я думаю, что это достаточно дерзко.

Л. Каримова:

Уважаемые друзья, к сожалению, наш сегодняшний эфир подошел к концу. Спасибо, что вы были с нами. Спасибо, Виктор Викторович!

В. Колкутин:

На здоровье. Не болейте.

Л. Каримова:

Надеюсь, мы Вас еще увидим в эфире радио Mediametrics. Будьте с нами в следующий вторник. Всего хорошего! Спасибо большое. До свидания.

Понятие о причинно-следственных связях. Методы установления причинно-следственных связей

Понятие о причинно-следственных связях. Методы установления причинно-следственных связей. — Текст : электронный // Myfilology.ru – информационный филологический ресурс : [сайт]. – URL: https://myfilology.ru//169/ponyatie-o-prichinno-sledstvennyx-svyazyax-metody-ustanovleniya-prichinno-sledstvennyx-svyazej/ (дата обращения: 19.04.2021)

Понятие о причинно-следственных связях

Причиной называют такое явление, процесс или предмет, который уже в силу своего существования вызывает определенные изменения окружающего мира. Причина характеризуется тем, что всегда предшествует результату. Она лежит как бы в основе последствия. Так, ни одно следствие невозможно представить себе без причины, ведь последняя является своего рода отправной точкой. Приведем пример: «Ударила молния – лес загорелся». Очевидно, что здесь причиной является молния, если именно она спровоцировала пожар. Без такой причины следствия быть не могло. Конечно, можно говорить о том, что пожар мог начаться в результате поджога, однако в таком случае причиной стал бы поджог.

Следствие – это то, что влечет за собой причина; оно всегда вторично и зависимо, определяемо ей. Именно на таком соотношении причины и следствия построен профессиональный процесс многих людей. Пожарные, спасатели, сотрудники правоохранительных органов, прежде чем приступить к работе, вначале ищут причину. Например, пожарные приступают к тушению пожара, только когда более-менее ясно, от чего возник пожар и где. В противном случае риск для жизни повысился бы в несколько раз. Конечно, окончательно причина возгорания, будь то поджег, неисправность электропроводки или неосторожное обращение с огнем, становится ясна только по окончании тушения, но первоначально она должна быть определена хотя бы примерно.

На первый взгляд может показаться, что определение причины не важно, не имеет большого значения, однако приведенные выше примеры говорят об обратном. Установление причины необходимо, так как в противном случае оперативный работник милиции искал бы несуществующего преступника, расследуя стечение обстоятельств, похожее на преступление (стоит ли говорить, что установление причины – большая часть оперативной работы), а пожарные и спасатели не справлялись с работой.

Таким образом, причиной называется такая объективная связь между двумя явлениями, когда одно из них вызывает другое – следствие.

Раскрытие причинной связи между явлениями представляет собой сложный многогранный процесс, включающий разнообразные логические средства и способы познания. В логике разработано несколько методов установления причинной связи между явлениями. Из этих методов чаще всего используются четыре: метод сходства, метод различия, метод сопутствующих изменений и метод остатков. Нередко в научном исследовании применяются сочетания этих методов, но для уяснения сути вопроса следует рассмотреть их отдельно.

Методы установления причинно-следственных связей

Метод сходства заключается в том, что, если два и более случая исследуемого явления сходны только в одном обстоятельстве, существует вероятность, что именно это обстоятельство и есть причина или часть причины данного явления.

Например:

При условиях АВС возникает явление а.

При условиях ADE возникает явление а.

При условиях AFG возникает явление а.

Вероятно, обстоятельство А есть причина а.

Метод различия состоит в следующем: определяются два случая. Первый – тот, в котором происходит наступление рассматриваемого явления. Второй случай – тот, при котором наступление этого явления не происходит. Если эти два случая между собой отличаются только одним обстоятельством, вероятно, оно и является причиной возникновения рассматриваемого явления.

Например:

При условиях АВС возникает явление а.

При условиях ВСВ возникает явление а.

Вероятно, обстоятельство А есть причина а.

Метод сопутствующих изменений заключается в том, что, если какое-либо отдельно взятое явление изменяется каждый раз при изменении другого явления, с определенной степенью вероятности можно предположить, что второе явление влечет изменение первого и, следовательно, они находятся в причинной взаимозависимости.

Например:

При условиях А1ВС возникает явление а1.

При условиях А2ВС возникает явление а2.

При условиях А3ВС возникает явление а3.

Вероятно, обстоятельство А есть причина а.

Метод остатков означает, что, рассматривая причины сложного явления abc, которое вызвано целым рядом обстоятельств АВС, можно двигаться поэтапно. Изучив определенную часть причинных обстоятельств, мы можем вычесть ее из явления abc. В результате мы получим остаток данного явления, который будет следствием оставшихся из комплекса АВС обстоятельств. Например:

Явление аbс вызывается обстоятельствами АВС.

Часть b явления аbс вызывается обстоятельством В.

Часть с явления аbс вызывается обстоятельством С.

Вероятно, часть а явления аbс находится в причинной зависимости с обстоятельством А.

Рассмотрев методы установления причинно-следственных связей, можно сказать, что они по своей природе относятся к сложным умозаключениям. В них индукция сочетается с дедукцией, индуктивные обобщения строятся с использованием дедуктивных следствий.

Опираясь на свойства причинной связи, дедукция выступает логическим средством исключения случайных обстоятельств, тем самым она логически корректирует и направляет индуктивное обобщение.

Взаимосвязь индукции и дедукции обеспечивает логическую самостоятельность рассуждений при применении методов, а точность выраженного в посылках знания определяет степень обоснованности получаемых знаний.

02.09.2016, 8028 просмотров.

МОДУЛЬ 4 – Установление причинно-следственной связи ПППИ

С дополнительной информацией об установлении причинно-следственной связи можно ознакомиться в отчете Глобального консультативного комитета по безопасности вакцин (ГККБВ) «Установление причинно-следственной связи побочных проявлений после иммунизации». В отчете рассматриваются другие условия и меры, которые должны быть применены при установлении причинно-следственной связи в области безопасности вакцин..

Отчет ГККБВ: Установление причинно-следственной связи побочных проявлений после иммунизации

Во многих странах действуют системы ПППИ, и сообщениям о подозреваемых побочных проявлениях уделяется большое внимание. Такие системы были успешны при выявлении тяжелых ПППИ после того, как вакцины были разрешены к использованию. Как правило, есть необходимость в дополнительных исследованиях с целью дальнейшего расследования причинно-следственной связи ПППИ.

Несмотря на то, что наиболее надежный путь определения наличия причинно-следственной связи вакцины с побочным проявлением — это рандомизированное клинические испытание, такие испытания ограничены этапом клинической разработки вакцины. После того, как вакцина лицензирована, возможность проведения контролируемых исследований больше не рассматривается ввиду этических соображений (отказ от вакцинации).

Установление причинно-следственной связи представляет собой систематическую проверку данных о случае ПППИ. Такая оценка определяет вероятность наличия причинно-следственной связи между проявлением и полученной вакциной (вакцинами). Оценка причинно-следственной связи позволяет установить:

имеет ли ПППИ отношение к вакцине или программе вакцинации;
какие шаги, при необходимости, должны быть сделаны для реагирования на данное проявление.

Памятка ВОЗ по установлению причинно-следственной связи служит руководством для систематического, стандартизированного процесса оценки причинно-следственной связи в отношении серьезных побочных проявлений после иммунизации (включая кластеры проявлений).³⁶

Памятка ВОЗ: ПППИ: Установление причинно-следственной связи

Результаты определения причинно-следственной связи помогают повысить среди работников сферы здравоохранения осведомленность о рисках, связанных с вакциной. Все это, вместе со знанием о пользе иммунизации, формирует базу для информирования родителей и /или вакцинируемых о вопросах, касающихся вакцин.

Качество оценки причинно-следственной связи зависит от:

качества отчета о случае ПППИ,
эффективности системы отчетности о ПППИ,
качества процесса контроля причинно-следственной связи.

Установление причинно-следственной связи побочных проявлений с использованием вакцины основывается на пяти принципах.³⁵

В чем разница (+ примеры!)

Перейти к тому, что вам интересно прочитать:

Супер краткое описание
Прежде чем мы начнем официально писать в блоге…
Я знаю, что некоторые из вас просто хотят получить быстрый, простой, односложный ответ. Итак, если вы здесь, чтобы получить краткий ответ о том, в чем разница между причинно-следственной связью и корреляцией, вот она:
Корреляция — это связь между двумя переменными; когда одна переменная изменяется, другая переменная также изменяется.
Причинность — это когда есть реальное объяснение того, почему это происходит логически; это подразумевает причину и следствие.
Итак: причинно-следственная связь — это корреляция с причиной .
Если вам интересно прочитать полное объяснение, чтобы правильно понять термины, разницу между ними и изучить реальные примеры, продолжайте прокручивать!
Прошли дни, когда данные в основном использовались исследователями или были доступны только тем, кто обладал огромным техническим мастерством.Времена, когда получение данных было трудным испытанием, которое требовало месяцев ручного отслеживания, разработки опроса или написания кода отслеживания с нуля , превышает .
Слава богу.
В наши дни, когда все, что находится под солнцем, отслеживается и каталогизируется, каждый имеет широкий доступ к данным. Однако этот обширный доступ может стать большим барьером между компаниями, которые становятся великими, и компаниями, которые этого не делают.
Люди, которые знают, как говорить на языке данных, имеют большое преимущество, потому что они могут владеть этим мощным инструментом.
Великие маркетологи больше не придумывают кампании, основанные на интуиции; вместо этого они позволяют своим данным сказать им, на какой кампании им следует сосредоточиться, а затем используют свой маркетинговый опыт для создания именно той оптимальной кампании, определенной с помощью данных.
Отличные менеджеры по продукту предлагают тесты и изменения продукта на основе обширных исследований пользователей и данных об использовании продукта.
Каждый может использовать данные в своей роли, и получить доступ к актуальным для вас данным несложно.
Но часто самым большим препятствием является понимание: «Имея все эти данные, как мне узнать, что на самом деле важно, на чем сосредоточить свои усилия и какие шаги нужно предпринять?»
В этой записи блога, состоящей из двух частей, я покажу вам, как отвечать на эти вопросы и что означает правильное использование ваших данных.
В этом посте мы рассмотрим основы, такие как понимание того, что именно корреляция и причинно-следственная связь на самом деле, и более подробно рассмотрим свойства корреляции, различные типы и роль, которую играет шум.
Во втором сообщении блога мы рассмотрим формулы для определения силы корреляции, как они могут помочь нам определить причинно-следственную связь и как понять, насколько важна каждая переменная для конечного результата.
Что такое корреляция и причинно-следственная связь?
Ключ к правильному использованию ваших данных заключается в понимании разницы между причинно-следственной связью и корреляцией, поэтому давайте теперь рассмотрим каждый из этих терминов.
Что такое причинно-следственная связь?
Суть причинно-следственной связи заключается в понимании причины и следствия.
Это что-то вроде:
Дождевые облака вызывают дождь
Физические упражнения вызывают рост мышц
Переедание вызывает увеличение веса
Предполагается, что , потому что произошло x , затем следует y ; есть причина и следствие.
Однако это не особенно практично в деловой среде.
Когда вы просматриваете свои данные на практике, вы в основном ищете ответы на вопросы, в зависимости от вашей роли, например следующие:
Какой канал привлечения клиентов является наиболее успешным и почему?
Какие части моего продукта нравятся моим пользователям больше всего?
Почему люди покупают мой продукт / платят за мои услуги?
И, наконец, то, что вы хотите сделать, — это различать факторы, которые на самом деле способствовали более успешному каналу, лучшую часть продукта или причину, по которой клиенты покупают то, что вы продаете. .
Здесь вы ищите индикаторы, которые сообщают вам, какое из ваших действий привело к желаемому результату.
Обычно это никогда не что-то одно, а скорее — комбинация множества факторов, каждый из которых в той или иной степени играет роль в конечном результате.
Итак, на практике это может стать очень трудным, потому что у вас часто происходит много вещей одновременно.
Например, если вы работаете в маркетинговой группе и видите, что ваше последнее сообщение в блоге или видео привлекают большой веб-трафик на ваш сайт, вы можете задаться вопросом, действительно ли это произошло из-за ваших усилий или из-за:
Новое дополнение к продукту, которое команда разработчиков выпустила на прошлой неделе, или
Приглашение вашего генерального директора в подкаст, или
Праздники не за горами, или
Кто-то разместил положительный отзыв о вашем продукте в популярный сайт,
и т. д.
Или, если быть более точным, , какая часть этого увеличения трафика произошла из-за созданного вами контента по сравнению с другими переменными факторами?
Как вы понимаете, установить причинно-следственную связь может быть довольно сложно. Поскольку на практике эти вещи могут стать очень сложными, вы часто будете сталкиваться с родственным, но более общим понятием, называемым корреляцией.
Что такое корреляция?
Корреляция описывает взаимосвязь между двумя разными переменными, которая гласит: , когда одна переменная изменяется, изменяется и другая.
Зависимые и независимые переменные
Если у вас есть пара коррелированных переменных, одна называется зависимой переменной, а другая — независимой переменной.
Значение, которое зависимая переменная принимает для , зависит от значения, которое имеет независимая переменная. Вы можете думать о независимой переменной как о той, которая задает сцену, и зависимая переменная должна реагировать соответствующим образом.
Например, если вы анализируете, сколько блюд готовят в вашем ресторане на основе количества посетителей, то количество приготовленных обедов является зависимой переменной, а количество клиентов — независимой переменной.
При большем количестве клиентов вам нужно готовить больше блюд, но если вы просто начнете готовить больше блюд, вы, вероятно, не собираетесь волшебным образом привлекать больше клиентов в свой ресторан.
Иногда эти отношения могут стать более туманными.
Например: если вы анализируете общее время просмотра ваших видео на Youtube по сравнению с количеством просмотров видео.
В этом случае зависимой переменной является время просмотра, а независимой переменной — количество просмотров, поскольку время просмотра зависит от количества просмотров и количества просмотров каждым человеком.
Хотя вы можете оценить количество просмотров на основе времени просмотра, эта взаимосвязь не имеет большого смысла, поскольку зритель сначала должен нажать на ваше видео и начать просмотр, прежде чем они смогут внести свой вклад в время просмотра.
Основные свойства корреляций
Корреляции могут быть:
Положительный
Отрицательный (обратно коррелированный)
Не коррелированный
Их корреляцию можно классифицировать как:
Слабая
Сильная
Совершенная
В расширенном сообщении в блоге, которое выйдет на следующей неделе, мы рассмотрим статистические тесты, которые вы можете провести для определения силы корреляции, но здесь мы сначала сосредоточимся на получении лучшее понимание того, что на самом деле означает и как выглядит корреляция.
На следующих графиках показаны типы корреляций, упомянутые выше:
В каждом столбце мы показываем сначала отсутствие корреляции, затем слабую корреляцию, сильную корреляцию и идеальную корреляцию.
Первая и вторая строки показывают положительную и отрицательную линейную корреляцию соответственно.
Положительная корреляция означает, что когда одна переменная растет, другая растет.
Отрицательная корреляция означает, что когда одна переменная растет, другая уменьшается.
Как мы видим, отсутствие корреляции просто показывает отсутствие взаимосвязи: перемещение влево или вправо по оси x не позволяет нам предсказать какие-либо изменения по оси y.
Например, нет корреляции между весом моей кошки и ценой нового компьютера; они не имеют никакого отношения друг к другу.
(Если бы между весом моей кошки и ценой на новый компьютер существовала положительная корреляция, у всех нас были бы большие проблемы.)
Слабая корреляция означает, что мы можем видеть положительный или отрицательный тренд корреляции, глядя на данные издалека; однако эта тенденция очень слабая и может исчезнуть, когда вы сосредоточитесь на определенной области.
Например, возьмем слабую положительную и слабую отрицательную линейную корреляцию сверху и увеличим масштаб в области x от 0 до 4.
Вот что может получиться:
И внезапно , эта слабая корреляция, которую мы видели раньше, исчезла.
Это показывает нам, что, хотя слабая корреляция может сообщить нам информацию о более крупных тенденциях, эти правила могут не работать при просмотре в меньшей области.
Следовательно, когда у нас слабая корреляция, мы должны быть осторожны, чтобы не пытаться использовать ее в слишком маленьком масштабе.
Сильная корреляция означает, что мы можем увеличивать масштаб намного, намного дальше, пока нам не придется беспокоиться о том, что это соотношение не соответствует действительности. Если мы возьмем нашу сильную положительную и сильную отрицательную корреляцию сверху, а также увеличим масштаб до области x от 0 до 4, мы увидим следующее:
Верхний ряд показывает нам, как выглядят сильные корреляции, когда мы увеличиваем масштаб x между областью 0–4.Как мы видим, даже здесь корреляции все еще очень очевидны, и они все еще довольно сильны (хотя и не так сильно, как раньше).
Чтобы попасть в область, где эта корреляция больше не соблюдается, нам нужно довольно сильно увеличить масштаб, что мы видим в нижней строке приведенного выше графика.
Здесь мы увеличили масштаб до области, где x находится в диапазоне от 0,5 до 1,5, что составляет 10% от нашего исходного диапазона. В этом масштабе наши корреляции больше не видны, даже в слабой форме.
И, наконец, идеальная корреляция — это корреляция без всякого шума, и не имеет значения, насколько сильно мы увеличиваем масштаб, она всегда будет оставаться идеальной. Этот тип корреляции непрактичен, но все же важно знать, как выглядит «идеальная» корреляция.
Сила корреляции и наклон?
Еще одна вещь, которую часто неправильно понимают в отношении корреляций, заключается в том, что сила корреляции зависит от наклона .
Взгляните на следующие графики.Все они, за исключением одного, демонстрируют сильную корреляцию с одинаковой силой.
Обратите внимание, как у нас может быть сильная корреляция независимо от того, большой ли у нас (левый столбец) или маленький (средний столбец) наклон.
В крайнем правом столбце показан график без корреляции, несмотря на то, что практически нет шума. Это связано со способом определения корреляций: насколько изменение одной переменной влияет на другую переменную.
В этом случае значение y не зависит от значения x, следовательно, это еще один пример отсутствия корреляции (хотя более реалистичный пример отсутствия корреляции больше похож на случайный разброс точек, который мы видели в визуал в предыдущем разделе.)
Что такое шум и почему он важен для измерения корреляций
Вы могли заметить, что средний столбец приведенного выше графика больше похож на идеальную корреляцию, чем крайний левый столбец. Это связано с тем, что в сила корреляции зависит от масштаба вашего шума относительно наклона.
Итак, чтобы средний и левый столбцы имели одинаковую силу корреляции, масштаб шума в среднем столбце должен быть меньше, чем масштаб шума в левом столбце, поскольку средний столбец имеет меньший (более мелкий) наклон. .
Причина этого в том, что мы более подробно обсудим в расширенном сообщении в блоге, которое выйдет на следующей неделе, так что пока просто знайте, что у вас могут быть очень сильные корреляции, даже если ваш наклон не очень большой.
Давайте сейчас сосредоточимся только на одном термине: шум.
Итак, что такое шум?
Шум ссылается на вариацию ваших данных. Он существует, потому что всегда есть много вещей, влияющих на данные, которые вы просматриваете.
Мы видели шум на графиках выше, особенно если посмотреть на различные силы корреляции.
Давайте снова возьмем это изображение:
В крайнем левом столбце мы видим много шума; данные сильно различаются, и все выглядит повсюду.
Второй столбец слева показывает общую тенденцию, как мы обсуждали выше, но по-прежнему существует множество вариаций. Мы можем видеть на нашей оси Y, что значения y меняются примерно от 0 до 4, но ширина нашей линии составляет около 2.
В третьем столбце слева («Сильная положительная / отрицательная линейная корреляция») мы видим гораздо более четкую тенденцию. Наши данные все еще немного колеблются, но не сильно. В данном случае у нас мало шума .
В крайнем правом столбце нет никаких колебаний и отображается идеальная прямая линия без шума.
Вот так «выглядит» шум. Мы также сравнили наш шум только со значениями y, но точки данных x и y будут иметь шум, который влияет на них.
Но давайте сделаем это более практичным.
Что такое шум на самом деле и откуда он возникает?
Представим, что вы создали игру для смартфона и посмотрите, сколько времени каждый пользователь потратил на вашу игру при первой загрузке.
Лучше всего это представить в виде гистограммы, которая может выглядеть так:
Обычно после построения точек данных, которые есть у и , появляется форма распределения, и вы можете оценить форму распределения на основе имеющихся точек.
Идеальное распределение — это то, как ваше распределение выглядел бы, если бы у вас было бесконечное количество точек данных. Это распределение может принимать любую форму; это не обязательно должно быть нормальное распределение, подобное показанному выше.
Отклонение от идеального распределения, которое мы видим на гистограмме, является еще одной формой шума. Шум изменяет точки данных на основе факторов, не зависящих от эксперимента.
Этот шум исходит от таких вещей, как:
Пользователь запускает вашу игру, а затем забывает ее выключить, заставляя их оставаться включенными дольше
Другой пользователь вызван на обед своей мамой
Игра другого пользователя вылетела, поэтому они не могли играть в первый раз
Все это создает шум, который заставляет ваши данные отклоняться от «идеальной» формы, которая была бы, если бы каждый пользователь был помещен в пустую комнату и его попросили играть в вашу игру до тех пор, пока он не перестанет чувствовать, что это нужно.
Итак, при любом анализе данных, который вы когда-либо проводите, следует помнить о шуме, и в идеале вы должны минимизировать влияние шума на свои данные.
Контроль шума
На ваши данные всегда будет влиять шум, но , если вы хотите попытаться уменьшить количество шума в ваших данных, вы можете попытаться контролировать некоторые из источников шума.
Например, вы могли смотреть только на тех пользователей, чье приложение не закрылось из-за ошибки, так что вы можете контролировать шум, исходящий от сбоев пользовательских приложений.
Для каждой переменной шума, которую вы контролируете, размер вашей выборки будет уменьшаться, поэтому, если вы попытаетесь контролировать слишком много вещей, у вас будет слишком мало точек данных, которые не позволят вам ничего делать. тоже полезно.
Итак, что вы хотите сделать, это определить ваши самые большие источники шума , , то есть какие переменные приводят к наибольшему количеству колебаний, и попытаться контролировать эти .
Таким образом вы сохраните размер выборки как можно большим, контролируя только несколько вещей, при этом устраняя как можно больше шума.
Конечно, поиск правильного баланса между допустимым количеством шума и желаемым размером выборки всегда зависит от того, что вы делаете, поэтому, в конце концов, вам нужно решить, будет ли количество шума, которое вы видите на вашем графике приемлемо для анализа, и если размер выборки достаточно велик.
Есть несколько математических методов, которые вы можете использовать, чтобы помочь с этим, об этом мы поговорим в расширенном сообщении в блоге на следующей неделе, если вам интересно.
Типы корреляции
Выше мы видели примеры положительных и отрицательных линейных комбинаций при разной силе корреляции, но корреляции не обязательно должны быть линейными.
Они также могут иметь множество различных форм, таких как линейные, квадратичные, экспоненциальные, логарифмические и в основном любые другие функции, о которых вы только можете подумать.
На следующих графиках показано несколько примеров коррелированных переменных:
Мы можем видеть на крайнем левом графике, что, когда значение «x» увеличивается, значение «y» увеличивается на пропорциональную величину, и эта величина всегда одинакова.
Взаимосвязь между осью x и осью y может быть описана уравнением «y = mx + b», которое делает этот тип корреляции линейным (это также легко увидеть по прямой линии на графике).
На среднем графике мы видим, что в зависимости от того, где мы находимся на графике, значение ‘y’ уменьшается (при x <~ 3), на самом деле не изменяется (примерно при x = 3) или увеличивается с х (при х> ~ 3).
Здесь очень важно отметить, что, хотя корреляции не обязательно должны быть линейными, стандартно искать только линейные корреляции, потому что их проще всего искать и легче всего проверять с помощью формул.
Давайте взглянем на несколько примеров корреляций, например:
Чем жарче погода, тем больше мороженого вы продаете
Чем больше голосов получает ваш контент на Reddit, тем больше посетителей страницы вы получаете из этого сообщения
Чем больше у вас подписчиков в Instagram, тем больше продаж вы делаете в своем бизнесе
Чтобы лучше понять эти примеры, я визуализировал, как могут выглядеть графики для каждого из приведенных выше примеров.
Вот количество покупателей мороженого в зависимости от температуры:
Вот статистика посетителей страницы против голосов Reddit:
И вот график ежемесячных продаж бизнеса относительно подписчиков в Instagram:
Обратите внимание, что ни один из них не имеет реальной линейной формы.
И на самом деле — наши продажи мороженого, кажется, достигают максимума примерно на 200, количество посещений страниц из голосов Reddit, кажется, растет намного быстрее после того, как мы даем 20-30 голосов, а продажи продуктов, похоже, растут медленнее, когда мы попадаем в тысячи Instagram. последователи.
Итак, чтобы быть более точным, мы могли бы сказать, что первый график выглядит как «S» (он же сигмовидная форма), второй график выглядит слегка экспоненциальным или как степень отношения, а третий график выглядит немного логарифмическим, потому что он выравнивается.
Тем не менее, я по-прежнему рекомендую, чтобы, если он выглядит более или менее линейным, подумайте о том, чтобы рассматривать его части как линейные для вашего анализа.
Моя точка зрения: эти корреляции выглядят достаточно близкими к линейным, чтобы мы могли считать их части линейными, а не рассматривать их как более сложные формы, которые может быть труднее оценить и которые не приведут к значительным улучшениям ваших результатов.
Конечно, когда связь слишком далека от линейной, вы не можете считать ее просто линейной.
Итак, из приведенных выше графиков мы можем прийти к следующим выводам, рассматривая их части как линейные корреляции как часть более сложных форм:
На графике мороженого есть определенный диапазон температур, в котором потребительский спрос быстро растет (в центре), а во внешних регионах спрос практически не меняется. Нашему магазину мороженого не нужно планировать до последнего рожка мороженого, проданного в конкретный день, но было бы очень полезно знать, сколько ведер мороженого нужно приготовить в целом, исходя из завтрашнего прогноза погоды.
С помощью Reddit мы можем подготовить наши серверы к увеличению трафика в случае, если наша публикация начнет тренд, чтобы убедиться, что у наших пользователей не слишком долгое время загрузки на наш сайт. С помощью графика мы можем сделать обоснованные оценки ожидаемого трафика и минимизировать риск недо- или перекупленности.
Или с нашими подписчиками в Instagram , мы знаем, какой доход ожидать при определенном количестве подписчиков. Но с уменьшающейся отдачей, которую мы видим на графике выше, мы можем захотеть подумать о стратегиях того, как сделать наших нынешних последователей более лояльными или заинтересованными, а не просто пытаться постоянно получать новых подписчиков.
В чем разница между причинно-следственной связью и корреляцией?
Итак, вопрос на миллион долларов: в чем разница между причинно-следственной связью и корреляцией?
Ну, короче:
Корреляция — это мера для того, как зависимая переменная реагирует на изменение независимой переменной .
Корреляция, в конце концов, — это просто число, полученное из формулы.
Причинная связь — это особый тип связи между коррелированными переменными, в котором конкретно говорится, что изменение одной переменной вызывает соответствующую реакцию другой.
Причинно-следственная связь добавляет реальный контекст и значение корреляции.
Все причинные связи являются корреляциями, но не все корреляции являются причинными связями.
У вас могут возникнуть корреляции между переменными чисто случайно, поэтому, размышляя о причинно-следственной связи, мы должны спросить себя:
Имеет ли смысл эта корреляция? Есть ли между этими переменными фактическая связь?
Сохранится ли / будет ли корреляция, если я посмотрю на некоторые новые данные, которые я не использовал в своем текущем анализе?
Связь между этими переменными прямая, или они обе являются результатом какой-то другой переменной?
Примеры корреляции и причинно-следственной связи
Вот несколько быстрых примеров корреляции vs.причинно-следственная связь ниже.
Примеры корреляции, НЕ причинно-следственной связи:
« В те дни, когда я бегаю, я замечаю на дороге больше машин. «
Я лично НЕ ПРИЗЫВАЮ больше машин выезжать на улицу, когда я бегу. Просто потому, что я выбегаю на улицу, я вижу больше машин, чем когда остаюсь дома. Эта связь не является причинно-следственной , потому что ни машины, ни я не влияем друг на друга.
Хорошо, а как насчет примера, который на первый взгляд может показаться более связанным с :
“ В дни, когда я пью кофе, я чувствую себя более продуктивным. «
Я, конечно, могу чувствовать себя более продуктивно благодаря кофеину. Но это также может быть связано с тем, что я хожу в кафе, чтобы выпить кофе, и я более продуктивен в кафе, чем дома, когда есть миллион отвлекающих факторов. Эта причинно-следственная связь ЕСТЬ НЕ подтверждена.
Примеры причинной связи:
После тренировки я чувствую себя физически истощенным.
Это причинно-следственный , потому что я целенаправленно подталкиваю свое тело до физического истощения при выполнении упражнений.Мышцы, которые я использовал для упражнений, истощены (эффект) после того, как я упражняюсь (причина). Эта причинно-следственная связь IS подтверждена.
Когда я кормлю кошку более чем двумя лакомствами в день, она становится немного более пухлой.
Моя кошка толстеет , потому что я кормлю ее больше. Это причина и следствие. Причина в том, что я кормлю кошку лакомствами, а в результате она становится немного круглее.
Отличить причинно-следственную связь от корреляции может быть сложно, когда вещи имеют положительную или отрицательную корреляцию без какой-либо причины или из-за, казалось бы, случайных, несвязанных причин.
Представим, что каждый раз, когда я пью кофе, в Испании цены на кукурузу растут.
Это будет положительная корреляция: когда я увеличиваю потребление кофе, цена на кукурузу возрастает.
Но разве это волшебным образом делает это причинно-следственной связью? Нет.
То, что я пью больше кофе, НЕ означает, что я вызываю рост цен на кукурузу в Испании.
Между мной и ценами на кукурузу нет причинно-следственной связи.
Хотя … если по какой-то странной, сложной логистической причине глобальной цепочки поставок, связанной с моим спросом на кофе, увеличивающим производство кофе в Испании, что затем каким-то образом увеличивает стоимость на соседних кукурузных полях, тем самым фактически повышая цены на кукурузу, и, НА ФАКТЕ, была причинно-следственная связь … Тогда это была бы другая история.
Но, к счастью, в этом сценарии ~~, вероятно,~~ нет причинного эффекта, просто корреляция.
Эти примеры немного более анекдотичны с целью установить разницу между ними, но давайте рассмотрим более практический сценарий, в котором граница между причинно-следственной связью и корреляцией может быть размыта.
Например, давайте рассмотрим две переменные: 1) количество лайков на видео Youtube и 2) общее время просмотра видео.
Мы можем видеть, что с увеличением количества лайков на видео увеличивается и общее время просмотра видео. Точно так же с увеличением общего времени просмотра увеличивается и количество лайков.
Следующее изображение представляет собой построенный мной график взаимосвязи между временем просмотра и количеством лайков для выбранной группы видео на Youtube, чтобы помочь нам визуализировать эту взаимосвязь:
Здесь мы видим слабую положительную корреляцию, которая не является полностью линейной, но которую мы будем приближать к линейной для простоты.
Но что это значит? И в каком направлении идет эта корреляция? Какая из них является зависимой, а какая независимой?
Ну, эти переменные могут быть слабо связаны друг с другом:
Чем больше лайков, тем больше людей смотрели видео дольше, потому что оно им понравилось, или
, что больше людей понравилось видео, потому что они смотрели его дольше и получали от него удовольствие.
Объяснения в обоих направлениях имеют смысл, но можно с уверенностью сказать, ни одно из них на самом деле не вызывает друг друга.
Лучшая причинная переменная, которая также коррелирует с обеими этими переменными, — это переменная «количество просмотров» в видеороликах Youtube. Зрители несут ответственность за то, чтобы лайкать и смотреть видео, и, следовательно, они увеличивают эти цифры.
В этом случае на самом деле может происходить то, что переменная «количество просмотров» ВЫЗЫВАЕТ более высокое время просмотра и увеличение количества лайков для видео. И переменные «время просмотра» и «лайки» являются корреляциями друг с другом только из-за их случайной связи с переменной «количество просмотров», но сами переменные «время просмотра» и «лайки» не имеют причинной связи с ними. друг с другом.
Итак, как вы понимаете, существует множества случаев , в которых мы можем получить корреляции между переменными, которые возникают непосредственно из-за причинной связи между ними.
Важно отметить, что если у вас есть причинная переменная, которая коррелирует с несколькими другими переменными, то эти другие переменные также могут быть коррелированы друг с другом просто из-за их зависимости от той же причинной переменной.
Это то, что мы видели в примере выше.
Короче говоря, корреляция — это очень важная взаимосвязь между переменными, которая может указывать на причинно-следственные связи, но сами корреляции иногда могут вводить в заблуждение или быть неинформативными.
Если мы не оценили эту взаимосвязь и не нашли фактическое значение, которое связывает две переменные, нам не следует начинать принимать решения, основываясь на том, как мы нашли коррелированную, но в остальном, казалось бы, несвязанную переменную для поведения.
И это все, что написано в блоге на этой неделе!
Следите за обновлениями на следующей неделе, и выйдет вторая часть этого сообщения в блоге, где мы более подробно рассмотрим эту тему.
Корреляция и причинно-следственная связь: определение, различия и примеры
Как маркетологи мобильной связи, мы каждый день принимаем решения на основе данных.Эти решения побуждают пользователей продолжать использовать наши приложения или удалять их. Вот почему мы должны ясно мыслить, когда сталкиваемся с данными, и остерегаться возможных проблем корреляции и причинно-следственной связи.
За последнее десятилетие организации стали отдавать предпочтение решениям, основанным на данных. Это мышление, что без доказательств нет реальной основы для решения. Это делает еще более важным использование статистики как инструмента, который дает представление о взаимосвязях между факторами в данном анализе.Статистика помогает отличить корреляции от причинно-следственных связей.
Пример корреляции и причинно-следственной связи
Моя свекровь недавно пожаловалась мне: «Каждый раз, когда я пытаюсь отправить текстовое сообщение, мой телефон зависает». Беглый взгляд на ее смартфон подтвердил мои подозрения: у нее одновременно было открыто пять игровых приложений, плюс Facebook и YouTube. Попытка отправить текстовое сообщение не приводила к зависанию, в отличие от нехватки оперативной памяти. Но она сразу связала это с последним действием, которое она совершала перед замораживанием.
Она подразумевала причинно-следственную связь там, где была только корреляция.

Примеры корреляции и причинно-следственной связи в мобильном маркетинге
Корреляции повсюду. Как любят говорить разоблачители теории заговора: «Если вы посмотрите достаточно долго, вы увидите закономерности».
Точно так же, если вы посмотрите достаточно долго, вы можете начать видеть причинно-следственные связи в своих данных мобильного маркетинга, где есть только корреляция. Мы пытаемся найти причину, по которой A и B встречаются одновременно.
Посмотрите, сможете ли вы определить, что есть что в приведенных ниже примерах корреляции и причинно-следственной связи:
Реализован новый веб-дизайн >> Увеличился трафик веб-страницы
Увеличился ли трафик из-за нового дизайна (причинно-следственная связь)? Или трафик просто увеличился органически в то время, когда был выпущен новый дизайн (корреляция)?
Загрузили новые изображения в магазин приложений >> Загрузки увеличились в 2 раза
Увеличились ли загрузки из-за появления новых изображений в ваших магазинах приложений? Или они просто произошли одновременно?
Push-уведомление отправляется каждую пятницу >> Число удалений увеличивается каждую пятницу
Удаляют ли люди ваше приложение из-за ваших еженедельных push-уведомлений? Или здесь играет какой-то другой фактор?
Увеличение количества ссылок на ваш сайт >> Более высокий рейтинг в результатах поисковых систем
Приводит ли увеличение количества ссылок непосредственно к лучшему поисковому рейтингу? Или они просто взаимосвязаны?
Чтобы лучше понять корреляцию и причинно-следственную связь, давайте начнем с определения терминов.
Искусство адаптации пользователей мобильных приложений
Произведите хорошее первое впечатление благодаря длительным отношениям с клиентами. Узнайте, как подключить пользователей к вашему приложению с помощью CleverTap.
Загрузить технический документ
Что такое корреляция?
Корреляция — это термин в статистике, обозначающий степень связи между двумя случайными величинами. Таким образом, корреляция между двумя наборами данных — это степень, в которой они похожи друг на друга.
Если A и B наблюдаются одновременно, вы указываете на корреляцию между A и B.Вы не подразумеваете, что А является причиной Б или наоборот. Вы просто говорите, что когда A наблюдается, то B наблюдается. Они движутся вместе или появляются одновременно.
Мы можем выделить три типа корреляций:
Положительная корреляция — это когда вы наблюдаете увеличение A и увеличение B также. Или, если A уменьшается, B соответственно уменьшается. Пример: чем больше покупок совершается в вашем приложении, тем больше времени вы проводите с ним.
Отрицательная корреляция — это когда увеличение A приводит к уменьшению B или наоборот.
Нет корреляции — это когда две переменные совершенно не связаны и изменение A не приводит к изменению B, или наоборот.
Просто помните: корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Иногда это может быть совпадение. И если вы мне не верите, есть юмористический сайт, полный таких совпадений, под названием «Ложные корреляции». ¹ Вот пример:

Что такое причинно-следственная связь?
Причинная связь подразумевает, что A и B имеют причинно-следственную связь друг с другом.Вы говорите, что А вызывает Б.
Причинность также известна как причинность.
Во-первых, причинно-следственная связь означает, что два события появляются одновременно или одно за другим.
А во-вторых, это означает, что эти две переменные не только появляются вместе, существование одной вызывает проявление другой.
Корреляция и причинно-следственная связь: почему разница имеет значение
Знание разницы между корреляцией и причинно-следственной связью может иметь огромное значение, особенно когда вы принимаете решение на основании чего-то, что может быть ошибочным.
Скажем, вам интересно, было ли увеличение ежемесячных активных пользователей в прошлом месяце вызвано недавними усилиями по оптимизации App Store. Имеет смысл проверить это, чтобы точно сказать, является ли это корреляцией или причинно-следственной связью.
Корреляция против причинно-следственной связи: как определить, является ли что-то совпадением или причинно-следственной связью
Итак, как вы проверяете свои данные, чтобы делать надежные утверждения о причинно-следственной связи? Для этого есть пять способов — технически они называются планом экспериментов.^** Мы перечисляем их от самого надежного до самого слабого:
1. Рандомизированное и экспериментальное исследование
Допустим, вы хотите протестировать новую корзину покупок в своем приложении электронной коммерции. Ваша гипотеза состоит в том, что до того, как пользователь сможет оформить покупку и оплатить свой товар, проходит слишком много шагов, и что эта трудность является точкой трения, которая мешает им покупать чаще. Итак, вы перестроили корзину покупок в своем приложении и хотите посмотреть, увеличит ли это шансы пользователей на покупку чего-либо.

Лучший способ доказать причинную связь — провести рандомизированный эксперимент. Здесь вы случайным образом назначаете людей для тестирования экспериментальной группы.
В плане эксперимента есть контрольная группа и экспериментальная группа, обе с одинаковыми условиями, но с одной проверяемой независимой переменной. Распределяя людей для тестирования экспериментальной группы случайным образом, вы избегаете экспериментальной предвзятости, когда одни результаты предпочтительнее других.
В нашем примере вы случайным образом назначаете пользователей для тестирования новой корзины покупок, прототипа которой вы создали в своем приложении, а контрольной группе назначается использование текущей (старой) корзины покупок.
После периода тестирования просмотрите данные и посмотрите, ведет ли новая корзина к большему количеству покупок. Если это так, вы можете заявить о наличии истинной причинно-следственной связи: ваша старая корзина мешала пользователям совершить покупку. Результаты будут иметь наибольшую ценность как для внутренних заинтересованных сторон, так и для других людей за пределами вашей организации, с которыми вы решите поделиться ими, именно из-за рандомизации.

2. Квазиэкспериментальное исследование
Но что произойдет, если вы не можете рандомизировать процесс отбора пользователей для участия в исследовании? Это квазиэкспериментальный дизайн.Существует шесть типов квазиэкспериментальных схем, каждый из которых имеет различные приложения. ²
Проблема с этим методом в том, что без рандомизации статистические тесты теряют смысл. Вы не можете быть полностью уверены в том, что результаты связаны с переменной или мешающими переменными, вызванными отсутствием рандомизации.
Квазиэкспериментальные исследования обычно требуют более сложных статистических процедур для получения необходимого понимания. Исследователи также могут использовать опросы, интервью и заметки наблюдений — все это усложняет процесс анализа данных.
Предположим, вы проверяете, менее запутан ли пользовательский интерфейс в вашей последней версии, чем в старой UX. И вы специально используете свою закрытую группу бета-тестеров приложений. Группа бета-тестирования была выбрана не случайно, поскольку все они подняли руку, чтобы получить доступ к новейшим функциям. Таким образом, доказать корреляцию против причинно-следственной связи — или, в этом примере, UX вызывает путаницу — не так просто, как при использовании случайного экспериментального исследования.
Хотя ученые могут избегать результатов этих исследований как ненадежных, собранные вами данные все же могут дать вам полезную информацию (подумайте о тенденциях).
3. Корреляционное исследование
Корреляционное исследование — это когда вы пытаетесь определить, коррелированы ли две переменные или нет. Если A увеличивается, а B соответственно увеличивается, это корреляция. Просто помните, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи, и все будет в порядке.
Например, вы решили проверить, имеет ли более плавный UX сильную положительную корреляцию с лучшими рейтингами в магазине приложений. И после наблюдения вы видите, что когда одно увеличивается, другое тоже.Вы не говорите, что A (плавный UX) вызывает B (более высокие оценки), вы говорите, что A прочно ассоциируется с B. И, возможно, даже может предсказать это. Это корреляция.
4. Однопредметное исследование
Однопредметный дизайн чаще используется в психологии и образовании, поскольку он касается отдельного предмета. Вместо контрольной и экспериментальной группы субъект выступает в качестве своего собственного контроля. Исследователя беспокоят попытки изменить поведение или мышление человека.
В мобильном маркетинге исследование одного предмета может принимать форму просьбы к одному конкретному пользователю проверить удобство использования новой функции приложения. Вы можете попросить их выполнить одно действие несколько раз в текущем приложении, а затем попросить их попробовать то же действие в новой версии приложения. Соберите данные и посмотрите, будет ли действие выполнено быстрее в старом или новом приложении.
Очевидно, что в этой схеме используются данные одного пользователя. Его или ее опыт не может быть распространен на всех ваших пользователей, независимо от того, насколько идеально подходит ваш идеальный образ клиента.Это одна из причин, почему этот тип исследования редко используется в маркетинге.

5. Истории
К сожалению, анекдоты иногда являются единственным доказательством, которое нам нужно для установления причинной связи. Вы можете встретить:
Персонал службы поддержки: «Клиенты считают, что новый пользовательский интерфейс сложен в использовании. Вот почему они удаляются ».
Клиент X в Твиттере: «Мы пытались купить продукт в вашем приложении, и это привело к сбою моего телефона!»
Проблема здесь в том, что, хотя у них может быть действительная болевая точка и они могут сделать это убедительно (и очень эмоционально), эти истории не доказывают без сомнения, что А вызывает Б.На данный момент это действительно просто истории, и они имеют меньший вес, чем другие варианты, указанные выше.
Корреляция и причинно-следственная связь в мобильной аналитике
Итак, что мы узнали из всех этих примеров корреляции и причинно-следственной связи? Есть способы проверить, вызывают ли две переменные друг друга или просто коррелируют друг с другом.
Если вы серьезно относитесь к установлению причинно-следственной связи, вам следует использовать метод тестирования, который дает вашим данным и результатам наибольшую достоверность.Начните со случайного экспериментального плана и двигайтесь вниз. И всегда следите за тем, как вы думаете или даже озвучиваете свои прогнозы.
Есть латинская фраза, которая гласит: «Post hoc, ergo propter hoc», что означает: «После этого, следовательно, из-за этого». Идея состоит в том, что, сообщая одно утверждение перед другим, вы подразумеваете, что предыдущее вызвало последнее. («Он оценил мое приложение на ноль звезд. Никто не скачивал мое приложение».) На самом деле это может быть просто корреляция или чистое совпадение.

Инфографика от CleverTap
Посмотрите, как ведущие современные бренды используют CleverTap для долгосрочного роста и удержания клиентов
Запланируйте демонстрацию прямо сейчас!
Поймите разницу для вашего продукта
Корреляция и причинно-следственная связь могут показаться обманчиво похожими.Но признание их различий может быть решающим фактором между потерей усилий на малоценные функции и созданием продукта, которым ваши клиенты не могут перестать восторгаться.
В этой статье мы сосредоточимся на корреляции и причинно-следственной связи, поскольку они относятся конкретно к созданию цифровых продуктов и пониманию поведения пользователей. Менеджеры по продуктам, специалисты по обработке данных и аналитики сочтут это полезным для использования правильной информации для роста продукта, например, влияют ли определенные функции на удержание или вовлеченность пользователей.
Прочитав эту статью, вы:
Знаете ключевые различия между корреляцией и причинно-следственной связью
Ключевые различия между корреляцией и причинно-следственной связью
Два надежных решения, которые ваша команда может использовать для проверки причинно-следственной связи
В чем разница между корреляцией и причинно-следственной связью?
Хотя причинно-следственная связь и корреляция могут существовать одновременно, корреляция не подразумевает причинной связи. Причинность явно применяется к случаям, когда действие A вызывает результат B.С другой стороны, корреляция — это просто связь. Действие A относится к действию B, но одно событие не обязательно вызывает другое событие.
Корреляцию и причинно-следственную связь часто путают, потому что человеческий разум любит находить закономерности, даже если они не существуют. Мы часто придумываем эти паттерны, когда две переменные кажутся настолько тесно связанными, что одна зависит от другой. Это будет означать причинно-следственную связь, когда зависимое событие является результатом независимого события.
Однако мы не можем просто предположить причинно-следственную связь, даже если видим два события, происходящие, по-видимому, вместе на наших глазах. Во-первых, наши наблюдения носят чисто анекдотический характер. Во-вторых, существует множество других возможностей для ассоциации, в том числе:
Верно и обратное: B на самом деле вызывает A.
Эти две взаимосвязаны, но это еще не все: A и B взаимосвязаны, но на самом деле они вызваны C.
Есть еще одна переменная: A действительно вызывает B — пока происходит D.
Существует цепная реакция: A вызывает E, что приводит к тому, что E вызывает B (но вы только своими глазами видели, что A вызывает B).
Пример корреляции и причинно-следственной связи в аналитике продукта
Вы можете ожидать, что обнаружите причинно-следственную связь в своем продукте, где определенные действия или поведение пользователя приводят к определенному результату.
Представьте себе: вы только что запустили новую версию своего мобильного приложения. Вы делаете ключевую ставку на то, что удержание пользователей вашего продукта связано с социальным поведением в приложении.Вы просите свою команду разработать новую функцию, которая позволит пользователям присоединяться к «сообществам».
Через месяц после того, как вы выпустите и объявите о своей новой функции сообществ, около 20% всех пользователей приняли ее. Интересно, влияют ли сообщества на удержание, вы создаете две когорты одинакового размера со случайно выбранными пользователями. В одной когорте есть только пользователи, присоединившиеся к сообществам, а в другой — только пользователи, которые не присоединились к сообществам.
Ваш анализ показывает шокирующий вывод: пользователи, которые присоединились хотя бы к одному сообществу, удерживаются гораздо чаще, чем средний пользователь.
Почти 90% тех, кто присоединился к сообществам, все еще находятся в Дне 1 по сравнению с 50% тех, кто этого не сделал. К 7 дню вы увидите 60% удержания среди присоединившихся к сообществу и около 18% удержания среди тех, кто не присоединился. Это похоже на массовый переворот.
Источник
Но подождите. Вы знаете, что у вас недостаточно информации, чтобы сделать вывод о том, приводит ли присоединение к сообществам к лучшему удержанию. Все, что вы знаете, это то, что они взаимосвязаны.
ПРОГРАММА УДЕРЖАНИЯ
Для развития вашего продукта вам нужна надежная стратегия удержания.
Прочтите наше руководство, чтобы получить советы экспертов по инструментам, стратегиям и реальным примерам для повышения удержания пользователей.
📚 Загрузить руководство >>
Как проверить причинно-следственную связь в вашем продукте
Причинно-следственные связи не возникают случайно.
Может возникнуть соблазн связать две переменные как «причину и следствие». Но если сделать это без подтверждения причинно-следственной связи в надежном анализе, это может привести к ложноположительному результату, когда причинно-следственная связь, кажется, существует, но на самом деле ее нет.Это может произойти, если вы не тщательно проверяете взаимосвязь между зависимой и независимой переменной.
Ложные срабатывания проблематичны для получения информации о продукте, потому что они могут ввести вас в заблуждение, заставив думать, что вы понимаете связь между важными результатами и поведением пользователей. Например, вы можете подумать, что знаете, какое конкретное событие активации ключа приводит к долгосрочному удержанию пользователей, но без тщательного тестирования вы рискуете принять важные решения о продукте на основе неправильного поведения пользователя.
Проведите надежные эксперименты для определения причинно-следственной связи
Как только вы найдете корреляцию, вы можете проверить ее, запустив эксперименты, которые «контролируют другие переменные и измеряют разницу».
Два таких эксперимента или анализа, которые вы можете использовать для определения причинно-следственной связи с вашим продуктом:
Проверка гипотез
A / B / n эксперименты
1. Проверка гипотез
Самая основная проверка гипотез включает H0 (нулевая гипотеза) и h2 (ваша основная гипотеза) .Вы также можете иметь вторичную гипотезу, третичную гипотезу и так далее.
Нулевая гипотеза противоположна вашей первичной гипотезе . Почему? Потому что, хотя вы не можете доказать свою основную гипотезу со 100% уверенностью (самое близкое, что вы можете получить, составляет 99%), вы можете опровергнуть свою нулевую гипотезу.
Первичная гипотеза указывает на причинно-следственную связь, которую вы исследуете, и должна идентифицировать независимую переменную и зависимую переменную.
Лучше сначала создать свой h2, затем определить его противоположность и использовать его для H0. Ваш h2 должен определять отношения, которые вы ожидаете между независимыми и зависимыми переменными. Итак, если мы воспользуемся предыдущим примером влияния социальных функций в приложении на удержание, ваша независимая переменная будет присоединяться к сообществам, а ваша зависимая переменная — удержанию. Итак, ваши гипотезы могут быть такими:
h2: Если пользователь присоединится к сообществу в рамках нашего продукта в первый месяц, то он останется клиентом более одного года.
Затем отвергните свой h2, чтобы сгенерировать нулевую гипотезу:
H0: Нет никакой связи между присоединением к сообществу внутри приложения и удержанием пользователей.
Цель состоит в том, чтобы увидеть любые фактические различия между вашими различными гипотезами. Если вы можете отклонить нулевую гипотезу со статистической значимостью (в идеале с достоверностью минимум 95%), вы ближе к пониманию взаимосвязи между вашими независимыми и зависимыми переменными.В приведенном выше примере, если вы можете отклонить нулевую гипотезу, обнаружив, что присоединение к сообществу привело к более высоким показателям удержания (с поправкой на смешанные переменные, которые могут повлиять на ваши результаты), то вы, вероятно, можете сделать вывод, что существует некоторая связь между сообществами и пользователем. удержание.
Чтобы проверить эту гипотезу, составьте уравнение, которое точно отражает взаимосвязь между ожидаемой причиной (независимая переменная) и следствием (переменная результата). Если ваша модель позволяет вам подставлять значение для вашей переменной воздействия и последовательно возвращать результат, который отражает фактические наблюдаемые данные, вы, вероятно, на чем-то натолкнулись.
Когда использовать проверку гипотез:
Проверка гипотез полезна, когда вы пытаетесь определить, действительно ли существует связь между двумя переменными, вместо того, чтобы смотреть на отдельные свидетельства. Возможно, вам захочется посмотреть на исторические данные, чтобы запустить продольный анализ , который отслеживает изменения во времени. Например, вы можете выяснить, являются ли первые участники запуска продукта вашими крупнейшими промоутерами. Вы можете посмотреть на шаблоны рефералов, а также сравнить эту связь с запуском продукта с течением времени.
Или вы можете запустить перекрестный анализ , который анализирует моментальный снимок данных. Это полезно, когда вы смотрите на эффекты конкретного воздействия и результата, а не на изменения в тенденциях за период. В качестве примера вы можете изучить взаимосвязь между праздничными рекламными акциями и продажами.
2. Эксперименты A / B / n
В качестве альтернативы, тестирование A / B / n может привести вас от корреляции к причинно-следственной связи. Посмотрите на каждую из ваших переменных, измените одну и посмотрите, что произойдет.Если ваш результат постоянно меняется (с той же тенденцией), вы нашли переменную, которая имеет значение.
Эндрю Чен говорит об этом так: «После того, как вы нашли модель, которая вам подходит, следующим шагом будет ее A / B-тестирование. Сделайте что-нибудь, что отдает приоритет входной переменной и увеличивает ее, возможно, за счет чего-то еще ». Он продолжает: «Посмотрим, станут ли в результате эти пользователи более успешными. Если вы видите большую разницу в своей метрике успеха, значит, вы на правильном пути.Если нет, то, может быть, это не очень удачная модель ».
Когда дело доходит до доказательства того, что присоединение к сообществам приводит к более высокому уровню удержания, вы должны исключить все другие переменные, которые могут повлиять на результат. Например, пользователи могли пойти другим путем, что в конечном итоге повлияло на удержание.
Чтобы проверить, существует ли причинно-следственная связь, вам нужно найти прямую связь между присоединением пользователей к сообществам и долгосрочным использованием вашего приложения.
Начните с процесса адаптации.Для следующих 1000 пользователей, которые зарегистрируются, разделите их на две группы. Половина будет вынуждена присоединиться к сообществам при первой регистрации, а другая половина — нет.
Запустите эксперимент в течение 30 дней, а затем сравните уровни удержания между двумя группами.
Если вы обнаружите, что группа, которая была вынуждена присоединиться к сообществам, имеет относительно более высокий уровень удержания, тогда у вас есть доказательства, необходимые для подтверждения наличия причинно-следственной связи между присоединением к сообществам и удержанием.Эти отношения, вероятно, стоит изучить глубже, чтобы понять, почему сообщества стимулируют удержание.
Вы не будете уверены в родстве, пока не проведете эксперименты такого типа.
Когда использовать A / B / n-тестирование:
A / B / n, или сплит-тестирование, идеально подходит, когда вы сравниваете влияние различных вариантов (это может быть кампания, функция продукта или контент стратегия). Например, сплит-тест процесса адаптации вашего продукта может сравнить эффективность различных стратегий на основе определенных характеристик, в том числе:
Варианты копирования
Различная графика
Использование стороннего приложения для автоматического распознавания названия и компании ваши пользователи
Уменьшение количества полей в вашей форме регистрации, если у вас есть одно
После запуска нескольких вариантов адаптации продукта вы можете взглянуть на результаты, чтобы сравнить такие показатели, как процент прерывания, конверсия и т. д. и даже удержание.
Действуйте в соответствии с правильными соотношениями для устойчивого роста продукта
Мы всегда ищем закономерности вокруг нас, поэтому наша цель по умолчанию — уметь объяснить то, что мы видим. Однако, если причинно-следственная связь не может быть четко определена, следует предположить, что мы видим только корреляцию.
События, которые кажутся взаимосвязанными на основе здравого смысла, нельзя рассматривать как причинные, если вы не можете доказать четкую и прямую связь. И хотя причинная связь и корреляция могут существовать одновременно, корреляция не означает причинную связь.
Чем больше вы научитесь определять истинные корреляции в вашем продукте, тем лучше вы сможете расставить приоритеты в своих усилиях по вовлечению и удержанию пользователей.
Корреляция vs. причинно-следственная связь: пример | Уилл Кёрсен
Скептически просматривает статистику реального мира
Удивительно, насколько глубоки в массах писем, которые мы получаем, ждут открытия. Бездумно просматривая свой почтовый ящик, я кратко отсканировал сообщение из офиса учебы за рубежом моего университета со следующей информацией о преимуществах обучения за границей:
Что сразу бросилось в глаза, так это цифры 90-х годов — очевидно, обучение за границей делает вас неотразимым для аспирантура и работодатели.Я был удивлен тем, насколько велики академические и карьерные выгоды, полученные в результате обучения в другой стране. Моей второй мыслью было: очень плохо, что я не решил воспользоваться этими преимуществами, и я быстро заархивировал электронное письмо, прежде чем я пришел к сожалению о любых дальнейших жизненных решениях. Однако кое-что в этой информации запомнилось мне. Я пытался уделять больше времени сознательному обдумыванию заявлений и статистических данных в эпоху доминирования фальшивых новостей, и, хотя это было не на том же уровне, унизительном для общества, что-то казалось неправильным в моем заключении.Несколько дней спустя, когда я слушал подкаст скептика данных, меня осенило: я предположил, что обучение за границей повысило успеваемость и карьерные перспективы студентов, тогда как вся статистика показывала, что эти два показателя коррелировали .
Большинство из нас регулярно совершают ошибку, невольно путая корреляцию с причинно-следственной связью, тенденция, подкрепляемая заголовками СМИ, например, уроки музыки, повышающие успеваемость учащихся или что пребывание в школе — это секрет долгой жизни.Иногда, особенно в отношении здоровья, они имеют тенденцию к невероятному, как, например, заголовок Guardian, утверждающий, что рыбная диета ведет к меньшему насилию.
Работа мощной индустрии лоббирования тунца
Общая проблема в этих статьях состоит в том, что они берут две коррелированные тенденции и представляют их как одно явление, вызывающее другое. Настоящее объяснение обычно гораздо менее захватывающее. Например, ученики, которые берут уроки музыки, могут лучше учиться в школе, но они также с большей вероятностью выросли в среде, в которой большое внимание уделяется образованию и ресурсам, необходимым для академической успеваемости.Таким образом, эти студенты будут иметь высшие школьные достижения с уроками музыки или без них. Посещение музыкальных уроков и успеваемость в школе повышаются одновременно, потому что они оба являются продуктами одного и того же происхождения, но одно не обязательно является причиной другого. Точно так же люди, которые остаются в школе дольше, обычно имеют больше ресурсов, что также означает, что они могут позволить себе более качественное медицинское обслуживание. В большинстве случаев эти ошибки совершаются не из-за преднамеренной попытки обмануть (хотя это действительно происходит), а из-за честного непонимания идеи причинности.Статистические данные, особенно полученные по электронной почте из исследования за рубежом, показывают, что это предвзятость отбора. В каждом исследовании наблюдаемые люди не происходят из репрезентативной части общества, а вместо этого все взяты из аналогичных групп, что приводит к искаженному результату.
Подумайте о статистике, показывающей, что студенты, обучающиеся за границей, на 19% чаще заканчивают учебу вовремя. Хотя вполне возможно, что учеба за границей каким-то образом мотивировала отстающих студентов закончить учебу вовремя, более вероятное объяснение состоит в том, что студенты, решившие уехать за границу, были в первую очередь теми, кто лучше учился.Они заканчивали учебу вовремя с высокими средними оценками независимо от того, уезжали ли они в другую страну. Чтобы поехать учиться в другую страну на год, требуется много работы и подготовки, и студенты, которые чувствуют себя достаточно уверенно, — это те, кто лучше всех учится. В этом реальном случае предпочтение отдается лучшим ученикам. Выборка студентов, обучающихся за границей, не является показательной для студентов в целом, скорее, она включает только наиболее подготовленных студентов, и поэтому неудивительно, что эта группа имеет значительно лучшие академические и карьерные результаты.
Опыт обучения за границей может выглядеть великолепно в ретроспективе, но если бы мы выбрали только лучших студентов и заставили их делать или , было бы ошибкой говорить, что это явление привело к более высоким оценкам. Скажем, например, у нас есть компания по производству бутилированной воды, и мы хотим собрать положительную статистику, чтобы помочь с продажами. Мы нанимаем несколько студентов, чтобы они стояли вне класса почестей и разливали воду только лучшим ученикам. Затем мы проводим исследование, которое убедительно показывает, что учащиеся, пьющие нашу марку, получают более высокие оценки.Поскольку мы выбрали конкретную группу субъектов для включения в наше исследование, мы можем сделать так, как будто наша вода вызвала повышение оценок на .
Исследования за границей Статистические данные получены в результате так называемого обсервационного исследования. Вместо того, чтобы строить эксперимент, обсервационное исследование наблюдает за некоторым процессом в реальном мире, не имея возможности контролировать независимую переменную, в данном случае студентов, которые выбрали обучение за границей. Наблюдательные исследования не могут доказать причинно-следственные связи, только связи между различными факторами (такими как достижения и учеба в другой стране).Чтобы доказать, что один процесс вызвал другой, требуется рандомизированное контролируемое исследование с участием субъектов, представляющих все население. В этом случае для проведения рандомизированного контролируемого исследования потребуется выбрать случайную подгруппу студентов по разным показателям успеваемости, отправить некоторых на учебу за границу и оставить контрольную группу дома. Затем мы могли проанализировать результаты, чтобы определить, были ли существенные различия между двумя группами. Если бы это было так, то мы, вероятно, провели бы больше исследований, контролируя большее количество переменных, пока в конечном итоге мы не убедились, что скрытых эффектов нет, и мы не смогли бы установить причинную связь.
Я сообщил об этих наблюдениях в офис CWRU по изучению за рубежом, и за этим последовал достойный и продуктивный разговор.
Вежливость и честное обсуждение. В Твиттере!
Публикуя об этом, я не пытался позвонить в офис. Хотя в электронном письме действительно говорилось: «Вот лишь некоторые из преимуществ, которые может принести это новогоднее постановление», в нем не указывалась точная причина и следствие. Однако, когда одна тема представлена в окружении моря фактов, наша естественная склонность состоит в том, чтобы провести причинно-следственную связь, чем регулярно пользуются маркетологи и компании.Я считаю, что вся статистика в этом случае действительна, но нам все же нужно избегать установления причинно-следственной связи. Без рандомизированных контролируемых испытаний мы не можем сказать, что одно действие вызвало другое, и все, что мы можем утверждать, это то, что две тенденции взаимосвязаны.
Это небольшой пример, но он иллюстрирует чрезвычайно важный момент: всех нас, даже аспирантов, которые используют эти концепции каждый день, можно обмануть статистикой. Люди естественно видят закономерности там, где их нет, и нам нравится рассказывать связную историю о том, что, по нашему мнению, происходит (ошибка повествования).Однако в мире обычно нет определенных причин и следствий, и мы должны согласиться на корреляции. Такой взгляд на мир может сделать заголовки менее захватывающими (оказывается, шоколад — не чудесная еда), но это означает, что вас не обманут, купив продукты или предприняв действия, которые не в ваших интересах, из-за сомнительных доказательств. Более того, мы можем поделиться своим опытом с другими и создать скептически настроенное сообщество, в котором мы принимаем разумные решения в наших интересах, а не для прибыли компании.
Как всегда, приветствую конструктивную критику и отзывы. Со мной можно связаться в Твиттере по адресу @koehrsen_will.
Определение, примеры и почему разница
Отличие корреляции от причинно-следственной связи — одна из наиболее частых ошибок в рассуждении.
Эти два слова кажутся обманчиво похожими, но выявление разницы между ними может либо изменить, либо разрушить процесс создания продукта с высокой стоимостью для ваших клиентов.
Давайте начнем прямо сейчас, когда я рассмотрю корреляцию и психологию причинно-следственной связи и опишу основные различия между этими двумя общими терминами.

Что такое корреляция?
Корреляция — это связь или связь между двумя или более объектами. Эти отношения не случайны. Этот термин, наиболее часто используемый в статистике, относится к степени связи между любыми случайными величинами.
Если две переменные X и Y наблюдаются одновременно, между ними существует корреляция.Вы не можете сказать, что X вызвало Y, вы просто скажете, что когда X и Y наблюдаются вместе.
Типы корреляции:

Положительная корреляция:
Когда переменная X увеличивается, переменная Y также увеличивается. Аналогично, если X уменьшается, Y соответственно уменьшается. Это положительная корреляция.
Пример: чем больше подписчиков на вашем сайте, тем больше трафика он генерирует.

Отрицательная корреляция:
Когда переменная X увеличивается, переменная Y уменьшается, или наоборот.

Нет корреляции
Обе переменные не связаны. Любое изменение X не приводит к изменению Y или наоборот.

Итог : Корреляция отвечает, будут ли происходить 2 события одновременно. Это не подразумевает причинно-следственной связи. Иногда корреляцию можно назвать совпадением.
Что такое причинно-следственная связь?
Причинность — это принцип связи или отношения между следствием и его причинами.Это означает, что X и Y имеют причинно-следственную связь друг с другом.
В отличие от корреляции, связь не возникает из-за совпадения. Мы говорим, что X вызывает Y, или наоборот.
Это означает, что наличие одной переменной вызывает проявление другой.

Итог : Причинная связь отвечает, почему 2 вещи или события произойдут одновременно.

Примеры причинно-следственной связи и корреляции
Давайте начнем этот раздел с графика корреляции и причинно-следственной связи:
Как вы можете видеть на графике выше, существует корреляция между количеством потребленного мороженого и количеством людей, умерших из-за утопления.
Было бы смешно, если бы я сказал, что потребление мороженого вызывает утопление, не так ли?
Фактически, «Летняя погода» — это третья переменная, которая является возбудителем в этом сценарии.
В теплую погоду люди, как правило, потребляют больше мороженого, а также чаще плавают, что приводит к увеличению числа смертей от утопления.
В этом примере переменная X (потребление мороженого) не вызвала проявления переменной Y (смерть от утопления).Было совпадение. Следовательно, у X&Y есть корреляция между ними.
Если мы введем переменную Z (летняя погода), то мы сможем увидеть причинно-следственную связь между переменной Y (гибель при утоплении) и переменной Z (летняя погода). Следовательно, переменная Z & Y имеет причинно-следственную связь между ними.
Причинная связь и корреляция в SEO
Мы можем применить то же различие к результатам SEO. В Troop Messenger мы проводим SEO-анализ перед тем, как писать какие-либо сообщения в блоге.Мы проводим этот анализ для большого количества факторов, пытаясь определить корреляцию между этими факторами.

Это позволяет нам проверить, изменяются ли два разных фактора в одном и том же направлении в одно и то же время, а также понять уровень их влияния друг на друга.

Изменение рейтинга вашего сайта в результатах поиска может быть связано с причинно-следственной связью или корреляцией с любым из следующих факторов:
Ваши усилия по поисковой оптимизации
Показатели оптимизации на странице
SEO усилия ваших конкурентов
Использование белых методов SEO
Техника построения ссылок
Обновления алгоритмов Google
Переоценка объекта на соответствие новым стандартам
Как использовать корреляцию и причинно-следственную связь для SEO?
Разница между этими двумя терминами должна быть принята во внимание во время SEO-анализа, особенно при попытке найти причинно-следственную связь между различными факторами.
Прежде чем судить о событиях, попробуйте взглянуть на них с разных сторон. Изучая факторы SEO, вы лучше понимаете взаимосвязь между событиями.
Вы можете подумать, что существует корреляция между более высоким рейтингом и большим количеством ссылок. Но после надлежащего анализа вы сможете различить это как причинность.
Если вы продолжите больше работать в этой области, вы сможете лучше оценивать и различать обе эти ситуации.
3 этапа создания значимых данных путем отслеживания нескольких показателей.
Если вам нужна более широкая и лучшая перспектива, вам нужно просмотреть тонны данных. В следующем разделе я объяснил три шага по созданию значимых данных путем отслеживания нескольких показателей.
Шаг № 1: Активно отслеживайте все факторы
Отслеживайте ключевые слова
Создайте таблицу корреляции и причинно-следственной связи со списком каждого ключевого слова, на которое вы хотите настроить таргетинг, рядом со страницей, на которой вы используете эти ключевые слова.
Создайте электронную таблицу Excel, в которой будет записана та же информация для 100 самых популярных ключевых слов, которые привлекли трафик на ваш сайт.
Отслеживание изменений на странице
Каждый раз, когда вы вносите изменения в оптимизацию на сайте любой из ваших веб-страниц, делайте аннотацию в Google Analytics
Эта аннотация должна содержать подробную информацию о внесенных изменениях и датах, когда они произошли.
Отслеживание ссылок
Создайте еще один рабочий лист «Создать корреляцию против причинно-следственной связи» для отслеживания качества и количества входящих ссылок, которые возвращаются на ваш сайт.
Запишите рейтинг страницы URL-адреса ссылки, корневого URL-адреса и текста привязки, используемого в ссылке.
Изменения в распределении таких показателей ссылок могут вызвать потери или выгоды SEO.
Отслеживать все социальные сигналы
Количество подписчиков в Facebook, Instagram, Twitter и других социальных сетях
Количество твитов, просмотров публикаций в Instagram и публикаций в Facebook
Количество упоминаний URL на всех этих платформах
Количество лайков профиля

Шаг № 2: Отслеживайте изменения SEO вашего конкурента
Изменение количества, качества и типа входящих ссылок
Изменение количества проиндексированных страниц
Изменения на сайте, которые вызывают сдвиг в стратегии SEO вашего конкурента
Любая новая техника построения ссылок

Шаг № 3: Часто сравнивайте изменения в вашем рейтинге с вашими показателями
Каждый раз при изменении рейтинга вашего сайта в результатах поиска сравнивайте время появления этих результатов поиска с поддающимися количественной оценке показателями.
Настройте свою стратегию SEO в соответствии с действиями, которые могут привести к большому увеличению результатов поисковой выдачи

Выход:
Итак, что мы узнали из определения корреляции и причинно-следственной связи и примеров? Эти два вводящих в заблуждение термина — просто один из распространенных способов проверки того, связаны ли две (или более) переменные причинно-следственная связь или они просто коррелированы друг с другом.
Есть ли другие примеры корреляции и причинно-следственной связи, о которых вы хотели бы услышать больше в блоге Troop Messenger? Есть ли анализ корреляции и причинно-следственной связи, который вас интересует в более широкой сфере цифрового маркетинга и поисковой оптимизации? Дайте нам знать об этом в комментариях.
Поделитесь этим постом и не забудьте подписаться на нас в социальных сетях!
Корреляция и причинно-следственная связь: простое руководство
Опубликовано 22 февраля 2017 г., автор: Людвиг Руф
Руководства и основы
Сознательно или подсознательно мы стремимся найти в нашем окружении объяснения, почему вещи происходят именно так. Допустим, мы хотим знать, почему вчера я страдал от головной боли или почему некоторые гены способствуют превращению человеческих клеток в раковые.Поиск истинной причины, запускающей исход, важен по трем основным причинам. Это позволяет нам 1) объяснить текущую ситуацию, 2) спрогнозировать будущие результаты и 3) разработать меры вмешательства, направленные на причину изменения результата.
Теперь очевидно, что трудная задача — найти причину. Трудность в установлении причины возникает из-за того, что поведение и физиологические процессы часто являются результатом сложных взаимодействий между множеством факторов. Однако, когда вещи становятся сложными, мы пытаемся разбить их на мельчайшие части, исследуем отношения между ними и снова собираем все вместе, чтобы сделать общие выводы.
В исследованиях это обычно делается путем сопоставления интересующих переменных друг с другом. То есть, глядя, как увеличивается одна переменная, другая переменная также увеличивается (положительная корреляция) или уменьшается (отрицательная корреляция).
Пример 1: Потребление шоколада и лауреаты Нобелевской премии
Скажем, например, исследование показало, что потребление шоколада на душу населения положительно коррелирует с количеством лауреатов Нобелевской премии на 10 миллионов жителей: чем выше потребление шоколада, тем больше лауреатов Нобелевской премии (Messerli, 2012).
Осторожно: интерпретация природы этой корреляции непроста. Исследование не дает четких доказательств направления эффекта. Таким образом, невозможно дать причинно-следственную интерпретацию, например, «употребление большего количества шоколада приводит к увеличению количества Нобелевских премий» или «получение большего количества Нобелевских премий заставляет вас есть больше шоколада». Другими словами, мы ничего не можем сказать о том, повысит ли употребление большего количества шоколада вероятность получения Нобелевской премии или наоборот. В этом случае стоит отметить, что корреляции просто показывают закономерность, не доказывая природу этой закономерности.Возможно, эта корреляция возникает случайно. Это известно как ложная корреляция (т.е. когда 2 или более событий не связаны причинно, но могут казаться таковыми либо по совпадению, либо потому, что они вызваны каким-то неизвестным фактором). Щелкните здесь, чтобы узнать больше о ложных корреляциях.
Пример 2: Воздействие антибиотиков в течение первого года жизни и увеличение веса в раннем детстве
Давайте рассмотрим второй пример: потенциальную связь между воздействием антибиотиков в течение первого года жизни и увеличением веса в раннем детстве.Исследования показывают, что получение большего количества антибиотиков увеличивает риск избыточного веса в более старшем возрасте в детстве (например, Bailey et al., 2014).
Может показаться логичным сделать вывод, что употребление антибиотиков на первом году жизни вызывает чрезмерное увеличение веса в раннем детстве. Однако, опять же, такого рода исследования показывают только корреляцию. Он не исследует причину у этих детей, страдающих избыточным весом, по сравнению с детьми, получающими меньшее или полное отсутствие антибиотиков.Последующий вопрос должен быть следующим: каков точный физиологический механизм, лежащий в основе этой связи? Хотя это исследование полезно в первую очередь, мы должны использовать его только как отправную точку для обнаружения истинных механизмов (если они есть). Без этого наши вмешательства будут менее эффективными, потому что мы не нацелены на настоящую причину .
Bailey et al. (2014). Эти цифры показывают повышенный риск ожирения при более широком применении антибиотиков, особенно у детей, подвергшихся 4 или более контактам с антибиотиками.
Пример 3. Повышенный ИМТ и повышенный риск рака
Наконец, давайте рассмотрим третий пример. Повышенный ИМТ, по-видимому, связан с повышенным риском некоторых видов рака у взрослых (Renehan et al., 2008).
Опять же, это может нас ввести в заблуждение. Было бы ошибочным заключить, что просто лишний вес вызывает случаев рака. Вместо этого нам нужно рассмотреть другие потенциальные переменные, которые могут объяснить взаимосвязь между повышенным ИМТ и повышенным риском рака.Например, можно утверждать, что люди с более низким социально-экономическим статусом менее осведомлены о потенциальных факторах риска, не могут позволить себе хорошее медицинское обслуживание (например, профилактические меры для снижения риска рака) или просто ведут образ жизни, способствующий развитию определенных заболеваний. (например, меньшая физическая активность, диета и т. д.). Фактически, социально-экономический статус, по-видимому, связан с ИМТ у британских женщин в возрасте от 37 до 73 лет (Tyrrell et al., 2016).
Эти 3 примера иллюстрируют некоторые распространенные ошибки, которые можно сделать, делая выводы из корреляционных исследований.Несмотря на то, что вы знаете об этих подводных камнях, их бывает сложно избежать.
Тем не менее, при работе с корреляциями я бы рекомендовал задать себе следующие вопросы:
Есть ли научные доказательства или даже правдоподобная логика относительно направления эффекта? (см. пример шоколада).
Существуют ли промежуточные переменные, которые могут объяснить корреляцию? например биологический механизм, который мог бы объяснить взаимосвязь (см. пример антибиотика).
Существуют ли неизмеряемые переменные, которые могли бы объяснить корреляцию? например третий фактор, который мог бы объяснить отношения (см. пример рака).
В заключение, наблюдение корреляций между переменными может быть относительно простым, но установить, что одна вещь вызывает другую, сложно. Читая статьи или научные статьи, будьте критичны. Вопрос, можно ли рассматривать заявленную корреляцию между двумя переменными как причинно-следственную связь.
Так что же нам нужно на будущее? Я думаю, что нам нужно разработать общую картину взаимосвязанных отношений, а не искать изолированные связи между отдельными переменными.
Но прежде чем мы получим более точные ответы на вопрос о сложном взаимодействии корреляций, это может быть хорошим предлогом для того, чтобы попробовать кусочек шоколада. Никогда не знаешь.
Список литературы
Бейли, Л.С., Форрест, К.Б., Чжан, П., Ричардс, Т.М., Лившиц, А., ДеРуссо, П.А., 2014. Связь антибиотиков в младенчестве с ранним детским ожирением. JAMA Pediatr. 168, 1063-1069. DOI: 10.1001 / jamapediatrics.2014.1539
Мессерли, Ф.Х., 2012. Потребление шоколада, когнитивные функции и лауреаты Нобелевской премии. N. Engl. J. Med. 367, 1562-1564. DOI: 10.1056 / NEJMon1211064
Ренехан А.Г., Тайсон М., Эггер М., Хеллер Р.Ф., Звален М. Индекс массы тела и заболеваемость раком: систематический обзор и метаанализ проспективных обсервационных исследований. Ланцет. 2008 16 февраля; 371 (9612): 569-78.DOI: 10.1016 / S0140-6736 (08) 60269-X.
Tyrrell, J., Jones, S.E., Beaumont, R., Astley, C.M., Lovell, R., Yaghootkar, H., Tuke, M., Ruth, K.S. Фрити, Р.М., Хиршхорн, Дж. Н., Вуд, А. Р., Мюррей, А., Уидон, М. Н., Фрейлинг, Т. М., 2016. Рост, индекс массы тела и социально-экономический статус: исследование методом менделевской рандомизации в Биобанке Великобритании. Br. Med. J. 352, i582. DOI: 10.1136 / bmj.i582
Теги:
Связь против причинно-следственной связи
При рассмотрении взаимосвязи между воздействием и последствиями для здоровья важно различать связь и причинно-следственную связь.В конечном итоге эпидемиологи хотят иметь возможность делать выводы о причинно-следственной связи, но большинство эпидемиологических исследований сосредоточено на установлении ассоциаций.
Ассоциация: Является ли указанный исход для здоровья более вероятным у людей с определенным «воздействием»? Ссылка есть? Ассоциация — это статистическая связь между двумя переменными.
Две переменные могут быть связаны без причинно-следственной связи. Например, существует статистическая связь между количеством людей, утонувших в результате падения в бассейн, и количеством фильмов, в которых Николас Кейдж появился в данном году.Однако очевидно, что причинно-следственной связи нет.
еврейских женщин имеют более высокий риск рака груди, в то время как мормоны имеют более низкий риск. Однако религия не является причиной рака груди. Есть и другие объяснения.
Было убедительно продемонстрировано, что люди с более низким социально-экономическим статусом (СЭС) имеют более высокий риск рака легких, т.е. существует четкая связь, но означает ли это, что низкий СЭС является причиной рака легких? Более правдоподобное объяснение состоит в том, что люди с более низким СЭС более склонны курить и хронически подвергаться воздействию загрязнения воздуха и что воздействие этих загрязняющих веществ на дыхательные пути вызывает мутации в клетках бронхов, которые в конечном итоге могут вызвать рак.
Причинная связь: Причинная связь означает, что воздействие производит эффекта. Это может быть наличие неблагоприятного воздействия, например, повышенный риск при работе на угольной шахте, употреблении запрещенных наркотиков или вдыхании вторичного дыма. Причинными факторами также может быть отсутствие профилактического воздействия, например, отсутствие ремня безопасности или отсутствие физических упражнений. Причина должна быть связана с результатом, но простой демонстрации связи недостаточно.Чтобы сделать вывод о том, что недостаток физических упражнений является причиной сердечных заболеваний, необходимо проанализировать совокупность данных, предполагающих причинно-следственную связь, а также рассмотреть другие критерии. Например,
Воздействие табачного дыма и загрязнения воздуха предшествует возникновению рака легких?
Существует ли сильная связь между курением и последующим возникновением рака легких?
Возможно ли, что из-за рака легких человек начинает курить?
Интересно отметить, что когда курильщикам, которые всю жизнь говорят, что у них рак легких или эмфизема легких, многие из них бросают курить.Это создает впечатление, что бывшие курильщики с большей вероятностью умрут от эмфиземы или рака легких, чем нынешние курильщики.
No related posts.

1. Понятие о причинно-следственных связях. Логика: конспект лекций

Причина и следствие | Экономика для школьников

Полезные советы: Причина и следствие при взыскании убытков

Особенности доказывания причинно-следственной связи в делах об убытках

Эффективные способы доказывания причинно-следственной связи

Причинно-следственная связь — вопрос права или вопрос факта?

О причинно-следственных связях

Понятие о причинно-следственных связях. Методы установления причинно-следственных связей

МОДУЛЬ 4 – Установление причинно-следственной связи ПППИ

В чем разница (+ примеры!)

Супер краткое описание

Что такое корреляция и причинно-следственная связь?

Что такое причинно-следственная связь?

Что такое корреляция?

Зависимые и независимые переменные

Основные свойства корреляций

Сила корреляции и наклон?

Что такое шум и почему он важен для измерения корреляций

Контроль шума

Типы корреляции

В чем разница между причинно-следственной связью и корреляцией?

Примеры корреляции и причинно-следственной связи

Корреляция и причинно-следственная связь: определение, различия и примеры

Пример корреляции и причинно-следственной связи

Примеры корреляции и причинно-следственной связи в мобильном маркетинге

Что такое корреляция?

Что такое причинно-следственная связь?

Корреляция и причинно-следственная связь: почему разница имеет значение

Корреляция против причинно-следственной связи: как определить, является ли что-то совпадением или причинно-следственной связью

1. Рандомизированное и экспериментальное исследование

2. Квазиэкспериментальное исследование

3. Корреляционное исследование

4. Однопредметное исследование

5. Истории

Корреляция и причинно-следственная связь в мобильной аналитике

Поймите разницу для вашего продукта

В чем разница между корреляцией и причинно-следственной связью?

Пример корреляции и причинно-следственной связи в аналитике продукта

Для развития вашего продукта вам нужна надежная стратегия удержания.

Как проверить причинно-следственную связь в вашем продукте

Проведите надежные эксперименты для определения причинно-следственной связи

Когда использовать проверку гипотез:

2. Эксперименты A / B / n

Когда использовать A / B / n-тестирование:

Действуйте в соответствии с правильными соотношениями для устойчивого роста продукта

Корреляция vs. причинно-следственная связь: пример | Уилл Кёрсен

Определение, примеры и почему разница

Корреляция и причинно-следственная связь: простое руководство

Тем не менее, при работе с корреляциями я бы рекомендовал задать себе следующие вопросы:

Теги:

Связь против причинно-следственной связи

Добавить комментарий Отменить ответ