Valintakoe F: Kauppatieteet ja taloustiede
Mitä eroa on korrelaatiolla ja kausaliteetilla?
Korrelaatio tarkoittaa, että kaksi muuttujaa vaihtelevat yhdessä. Kausaliteetti eli syy-seuraussuhde tarkoittaa, että toinen muuttuja aiheuttaa toisen muutoksen. Korrelaatio ei yksin osoita syy-yhteyttä, koska yhteisvaihtelu voi johtua kolmannesta tekijästä, käänteisestä syysuhteesta tai sattumasta. Syy-yhteyden osoittaminen vaatii lisäksi mekanismin ja sopivan tutkimusasetelman.
Korrelaatiokerroin saa arvoja −1:n ja 1:n väliltä. Arvo 1 tarkoittaa täydellistä positiivista lineaarista yhteyttä, −1 täydellistä negatiivista ja 0 sitä, ettei lineaarista yhteyttä ole. Kerroin mittaa vain lineaarista yhteyttä, joten kaareva riippuvuus voi antaa lähes nollan.
Taloudessa kolmas tekijä on usein suhdanne. Noususuhdanteessa myynti, työllisyys ja investoinnit kasvavat samaan aikaan, joten ne korreloivat, vaikka mikään niistä ei aiheuttaisi toista suoraan.
Syy-yhteyden osoittaminen vaatii mekanismin, oikean aikajärjestyksen ja mielellään koeasetelman, jossa toinen ryhmä saa käsittelyn ja vertailuryhmä ei. Korrelaatiokertoimen neliö eli selitysaste kertoo, kuinka suuri osa vaihtelusta selittyy lineaarisella yhteydellä.
Kaava
−1 ≤ r ≤ 1
selitysaste = r²
Esimerkki
Kunnissa, joissa on enemmän kahviloita asukasta kohti, keskitulot ovat korkeammat, ja korrelaatiokerroin on 0,7. Voiko päätellä, että kahviloiden lisääminen nostaa tuloja? Kuinka suuri osa tulojen vaihtelusta selittyy lineaarisesti kahviloiden määrällä?
- Ei voi, koska aineisto näyttää yhteisvaihtelun eikä syytä.
- Yhteyden voi selittää kolmas tekijä: kaupungeissa on sekä korkeammat tulot että enemmän kahviloita.
- Suunta voi olla myös käänteinen: korkeammat tulot lisäävät kahviloiden kysyntää.
- Selitysaste on 0,7² = 0,49, eli 49 % tulojen vaihtelusta selittyy lineaarisesti. Syy-yhteydestä luku ei kerro mitään.
Tyypillinen virhe
Tavallinen virhe on lukea korrelaatiokerroin suoraan prosentiksi: 0,7 ei tarkoita, että 70 % vaihtelusta selittyy. Toinen virhe on päätellä nollakorrelaatiosta, ettei muuttujilla ole mitään yhteyttä, vaikka yhteys voi olla kaareva.
Valintakokeessa F
Valintakokeen F aineistossa voi olla tutkimustulos tai kuvaaja kahden muuttujan yhteydestä, ja tehtävä voi kysyä, mitä aineistosta voi päätellä ja mitä ei. Kestävä päätelmä rajautuu siihen, mitä aineisto todella näyttää.
Missä kurssissa tämä opetetaan
SmartVK:n valintakoe F -kurssin luvussa 19: Tilastollinen päättely talousaineistossa. Katso kurssin sisältö.
Kysymyksiä
Mikä on valikoitumisharha?
Valikoitumisharha syntyy, kun aineistoon päätyy vain osa tapauksista eikä valinta ole satunnainen. Jos tutkitaan vain menestyneitä yrityksiä, niiden yhteiset piirteet voivat olla yhtä yleisiä epäonnistuneilla, joita aineistossa ei näy. Silloin piirteestä ei voi päätellä menestyksen syytä.
Voiko korrelaatio olla sattumaa?
Voi. Jos tutkitaan paljon muuttujapareja, osa niistä korreloi pelkästä sattumasta. Viiden prosentin merkitsevyystasolla noin joka kahdeskymmenes testi antaa merkitsevän tuloksen, vaikka yhteyttä ei ole. Siksi yllättävä korrelaatio kannattaa varmistaa uudella aineistolla.