सहसंबंध के साथ जुड़े सहसंबंध के वास्तविक उदाहरण


17

मैं विशिष्ट, वास्तविक मामलों की तलाश कर रहा हूं जिनमें एक कारण संबंध अनुचित रूप से एक सहसंबंध के सबूत से प्रभावित था।

विशेष रूप से, मैं निम्नलिखित मानदंडों को पूरा करने वाले उदाहरणों में दिलचस्पी लेता हूं:

  • कारण संबंध के अस्तित्व को व्यापक रूप से पर्याप्त रूप से स्वीकार्य प्रभाव (सार्वजनिक नीति, प्रवचन, व्यक्तिगत निर्णय आदि) पर स्वीकार किया गया था ।
  • लिंक पूरी तरह से सहसंबंधी साक्ष्य के आधार पर (शायद एक सुसंगत लेकिन अप्राप्य कारण तंत्र के अस्तित्व के साथ) के आधार पर अनुमान लगाया गया था ।
  • निष्पक्षता को निष्पक्ष रूप से गलत या कम से कम गंभीर संदेह में कहा गया है।

मेरे लिए दिमाग में आए दो उदाहरण काफी आदर्श नहीं हैं:

  1. सोडियम का सेवन और रक्तचाप: जैसा कि मैं इसे समझता हूं, यह तब से निर्धारित किया गया है कि नमक का सेवन केवल सोडियम-संवेदनशील व्यक्तियों में रक्तचाप बढ़ाता है। एक वैध कारण संबंध का अस्तित्व (हालांकि मूल रूप से स्वीकार नहीं किया गया था) इस उदाहरण को कम सम्मोहक बनाता है।
  2. टीके और आत्मकेंद्रित: मेरे पास पृष्ठभूमि गलत हो सकती है, लेकिन मेरा मानना ​​है कि इस लिंक को सहसंबंध और (धोखाधड़ी) प्रयोगात्मक सबूत दोनों के आधार पर अधिभूत किया गया था। इस उदाहरण को इस तथ्य से कमजोर किया जाता है कि (नकली) प्रत्यक्ष प्रमाण मौजूद थे।

नोट: मैंने इस तरह का प्रश्न देखा है:

शिक्षण के उदाहरण: सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण नहीं है

मेरा प्रश्न मुख्य रूप से इस बात में भिन्न है कि यह उल्लेखनीय, वास्तविक दुनिया के उदाहरणों पर केंद्रित है न कि उन उदाहरणों पर जिनमें एक कारण लिंक स्पष्ट रूप से अनुपस्थित है (जैसे, वजन और संगीत कौशल)।


4
गर्मियों में एक बड़े शहर में, हत्या की दर सकारात्मक रूप से आइसक्रीम की खपत की दर के साथ संबंधित है।
ttnphns

1
आपका एक मानदंड है, "कारण को निष्पक्ष रूप से गलत या कम से कम गंभीर संदेह में कहा गया है।" IMO यह बहुत मजबूत है। एक अनुमानित सहसंबंध एक कारण प्रभाव का एक पक्षपाती अनुमानक है, कुछ उलझन को मानते हुए। आम तौर पर लोग प्रभाव के परिमाण में रुचि रखते हैं, न कि केवल उनके अस्तित्व के लिए।
जेनेरिक_यूज़र

1
इसके अलावा, मैं शर्त लगाता हूं कि एक बड़े पर्याप्त नमूने के आकार के साथ, एक आरसीटी जो कि गर्म शहरों में बेतरतीब ढंग से आवंटित आइसक्रीम है, हत्या की संभावना पर आइसक्रीम की खपत का नकारात्मक प्रभाव पाएगा।
जेनेरिक_सियर

@ एएसीडी में समझौता करना स्पष्ट करने के लिए कि निश्चित रूप से आरसीटी में अभी भी कारण के लिए खतरा है।
एलेक्सिस

1
@ttnphns यह उस प्रकार का एक अच्छा उदाहरण है जिसे मैंने अपने मानदंडों के साथ बाहर करने का इरादा किया था, जब तक कि आप यह सुझाव नहीं दे रहे हैं कि एक गलत धारणा है कि आइसक्रीम की खपत हत्या का कारण बनती है, मानव व्यवहार पर उल्लेखनीय प्रभाव पड़ता है। ;-)
हारून नोवस्त्रुप

जवाबों:


11

कई वर्षों के लिए शोधकर्ताओं ने ब्रैडफोर्ड हिल शैली के मानदंड का उपयोग करके बड़े अवलोकन संबंधी महामारी विज्ञान के अध्ययन की व्याख्या की , जिसमें बताया गया है कि महिलाओं में हार्मोन रिप्लेसमेंट थेरेपी (एचआरटी) ने कोरोनरी हृदय रोग के जोखिम को कम किया, और यह दो बड़े पैमाने पर यादृच्छिक परीक्षण के बाद ही प्रदर्शित किया गया। इसके विपरीत, एचआरटी के बारे में नैदानिक ​​समझ और नैदानिक ​​सिफारिशें बदल गईं। समकालीन महामारी विज्ञान में यह क्लासिक सावधानी कथा है जिसे आप पाठ्यपुस्तकों (जैसे, लियोन गॉर्डिस एपिडेमियोलॉजी ), और डेविड ह्यूम के क्लासिक मैक्सिम पर विकिपीडिया लेख पर पढ़ सकते हैं ।

उस ने कहा, द ब्रैडफोर्ड हिल मानदंड को कला की स्थिति के रूप में अच्छी तरह से समझा नहीं गया है, जबकि प्रतिपक्षीय कारण निष्कर्ष ( एक ला जूडा पर्ल , जेमी रॉबिंस , सैंडर ग्रीनलैंड , और अन्य) वास्तव में भारी भारोत्तोलक हैं। यादृच्छिक प्रयोगों का उपयोग किए बिना, यथोचित रूप से मजबूत कारण बनाना संभव है, उदाहरण के लिए, इंस्ट्रूमेंटल वैरिएबल , मेंडेलियन रैंडमाइजेशन , इत्यादि का उपयोग करना, (जो विज्ञान के लिए अच्छा है, क्योंकि हम ब्रह्मांड पर सबसे अधिक, यादृच्छिक प्रयोगों का संचालन नहीं कर सकते हैं। )।


2
यह एक शानदार जवाब है और ठीक उसी तरह की जिस तरह से मैं उम्मीद कर रहा था। हालांकि, मैं अन्य संभावित उत्तरदाताओं के लिए इंगित करना चाहता हूं कि एक अच्छे उदाहरण के लिए एक निष्कर्ष की चिंता की जरूरत नहीं है जो शोधकर्ताओं / सांख्यिकीविदों (और, विशेष रूप से, केवल सर्वोत्तम उपलब्ध तरीकों का उपयोग करने वाले लोगों द्वारा नहीं किया गया)। बल्कि, एक समान रूप से अच्छा उदाहरण एक ऐसे मामले का वर्णन कर सकता है जिसमें मीडिया, जनता, या किसी अन्य समूह ने सह-संबंध साक्ष्य से एक अमान्य कारण निष्कर्ष निकाला (जब तक कि इस गलत अनुमान का कोई उल्लेखनीय प्रभाव नहीं था)।
आरोन नोवस्त्रुप

4

सबसे ग्लैमरस विषय नहीं है, लेकिन नोरा टी। गेडागुदास (Ch। 18) बहुत अच्छी तरह से संक्षेप में बताते हैं कि बृहदान्त्र कैंसर को रोकने में फाइबर की भूमिका के बारे में निष्कर्ष। फाइबर, व्यापक रूप से 25 वर्षों के लिए एक महत्वपूर्ण निवारक कारक (सहसंबंध पर आधारित) माना जाता है, 16-वर्षीय, 88,000-विषय नर्सों के अध्ययन के माध्यम से दिखाया गया था जो कि अन्य कारकों का केवल एक सहसंबंध था जो कि मायने रखता था। इनमें कुछ पोषक तत्वों (जिसमें जोखिम कम हो जाता है) और रेड मीट और विशेष रूप से प्रोसेस्ड रेड मीट (जो जोखिम बढ़ाते हैं) में फलों और सब्जियों की खपत अधिक होती है। लेखक ने ध्यान दिया कि मिथक "कुत्तों के बीच लगातार बना हुआ है, फिर भी, डॉक्टरों के बीच"। जैसा कि अक्सर होता है, एक बार जब एक पैटर्न का शब्द निकल जाता है, तो विचार को मिटाना बहुत मुश्किल होता है।


2
कैविएट: द नर्सेज स्टडीज भी अवलोकन डिजाइन थे। जबकि कार्य- कारण निष्कर्ष को मजबूत करने की रणनीतियाँ हैं , इन अध्ययनों के डेटा भी सहसंबंध पर आधारित हैं।
एलेक्सिस

हालाँकि आपके उत्तर ने एक अच्छा उदाहरण दिया है जिसमें प्रायोगिक नियंत्रण ने सांख्यिकीय लोगों को ट्रम्प किया है, जो जरूरी नहीं कि अन्य मामलों में इस्तेमाल किए गए सवाल के रूप में विशुद्ध रूप से सांख्यिकीय नियंत्रण कहते हैं। मुझे लगता है कि यहां सांख्यिकीय नियंत्रण बिल को अच्छी तरह से फिट करते हैं।
रोलैंडो 2

1
सांख्यिकी कारण पूर्वाग्रह के लिए "नियंत्रण" नहीं कर सकते: यह अध्ययन डिजाइन का एक कार्य है। किसी भी संभावित कन्फ़्यूडर को एक मॉडल में जोड़ा जाता है जो स्वयं उस कारण संबंध को भ्रमित कर सकता है जिसे आप अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं। अध्ययन के डिजाइन के माध्यम से कारण का अनुमान कार्य-कारण पहचान के माध्यम से आता है (जिसे यादृच्छिक असाइनमेंट द्वारा गारंटी दी जाती है); अनुमान या अनुमान की कोई विधि प्रदान नहीं कर सकती है।
एलेक्सिस

3

एक रोग जिस में चमड़ा फट जाता है

इस पुस्तक के अध्याय के अनुसार , पेलग्रा , चक्कर आना, सुस्ती, दौड़ना, उल्टी और गंभीर दस्त की विशेषता है, जो 1900 के दशक के प्रारंभ में अमेरिकी दक्षिण में महामारी के अनुपात में पहुंच गया था, व्यापक रूप से एक अज्ञात रोगज़नक़ के लिए जिम्मेदार ठहराया गया था। असमान जीवन स्थितियों के साथ सहसंबंध। डॉ। जोसेफ गोल्डबर्गर ने प्रायोगिक रूप से यह दिखाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई कि यह बीमारी वास्तव में एक खराब आहार के कारण हुई थी, जो (असमान जीवित स्थितियों के साथ) पोस्टबेलम दक्षिण में व्यापक गरीबी से उपजी थी। 1930 के दशक के उत्तरार्ध तक उनके काम को काफी हद तक नजरअंदाज कर दिया गया, जब शोधकर्ताओं ने आखिरकार यह साबित कर दिया कि यह बीमारी नियासिन की कमी के कारण हुई थी।

नेत्र संबंधी साक्षरता प्रशिक्षण

से एक ही स्रोत - (में) पढ़ने के दौरान क्षमता और अनियमित आँखों की गति एक कारण संबंध के साक्ष्य के रूप में लिया गया था पढ़ने के बीच एक संबंध गलत दिशा में , और "आँख आंदोलन प्रशिक्षण कार्यक्रमों" साक्षरता में सुधार करने के लागू किया गया। ये अप्रभावी थे, और बाद में काम से पता चला कि कार्य-कारण विपरीत दिशा में चलता है; पढ़ने की कठिनाइयों गरीब पाठकों में मनाया regressions और निर्धारण के लिए नेतृत्व।


बाद में किस तरह का काम?
रोलैंडो 2

@ rolando2 मुझे नहीं पता, दुर्भाग्य से। उस दावे के लिए यह पुस्तक अध्याय "ऑलसेन एंड फोर्सबर्ग, 1993" का हवाला देती है, जिसका मैं अनुमान लगा सकता हूं कि यह अध्याय रीडिंग एंड रीडिंग डिसएबिलिटीज में विजुअल प्रोसेस से हैयह कागज भी दावा वापस कर देता है।
एरोन नोवस्त्रुप

यदि कोई इस पुस्तक को पहचानता है , तो, मैं लिंक को एक उचित उद्धरण के साथ बदलना चाहूंगा। लिंक एक मनोवैज्ञानिक पाठ्यक्रम पृष्ठ से प्रतीत होता है और किसी दिन उसके गायब होने की संभावना है।
एरोन नोवस्त्रुप

1
इसी तरह की तर्ज पर कोई भी मलेरिया का उल्लेख कर सकता है, जैसा कि नाम से पता चलता है कि माना जाता है कि यह कम-झूठ वाले क्षेत्रों और दलदलों के साथ संबंध के आधार पर खराब हवा के कारण होता है (विकिपीडिया लेख en.wikipedia.org/wiki/Malaria देखें )
mdewey
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.