Лажна веза односи се на појаву у којој постоји узрочно-последична веза између променљивих, а у стварности она не постоји.
У бројним приликама изгледа да постоје узрочно-последичне везе између променљивих, а заправо их нема. До ове очигледне везе може доћи било којим случајем. Бројни су случајеви у којима је коефицијент корелације између променљивих значајан и између њих не постоји узрочна веза. Односно, очигледно једна променљива узрокује другу, мада оне немају никакве везе са њом.
Пример лажне везе
Пример лажне везе може бити веза између висине деце од 12 до 18 година и знања из математике.
Како деца старе, она постају виша. Како деца такође старе, напредују током године учећи више математике и способни да реше сложеније проблеме. Претпоставимо да прикупимо статистички узорак деце између 12 и 18 година.
Видели смо да како им се висина повећава (они су старији) способни су да решавају сложеније математичке задатке, али да ли висина узрокује да ова деца знају више математике? Очигледно не. То је због треће променљиве која се назива „цонфоундер“ или „хидден вариабле“. У овом случају скривена променљива је интелектуални капацитет.
Како деца постају старија, њихов интелектуални капацитет расте и нумеричке вештине се побољшавају. Ова деца су способна да реше све сложеније проблеме за које нису била способна док су била млађа. С обзиром на то да како одрастају и развијају своје интелектуалне способности, постају виши, могло би се чинити да постоји узрочно-последична веза између висине деце и њихових математичких вештина. Ово је једноставно случајност, јер бити виши или нижи не подразумева могућност имати веће математичке способности. Дакле, једна променљива не узрокује и не објашњава другу.
Разлика између корелације и узрочности
Примери попут овог сковали су фразу „корелација не подразумева узрочност“. Погледајте разлику између корелације и узрочности.
Морате бити опрезни и применити логику. Може се догодити да се при представљању различитих променљивих на графиконима чини да су повезане једна с другом. Међутим, стварност је таква да смо суочени са лажном везом. У зависности од врсте графа који користимо и скале коју примењујемо, можемо пронаћи очигледно врло уверљиве везе. Стога, када се тражи узрочно-последична веза између променљивих, графички приказ и једноставни прорачуни нису довољни.