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擬似相関 Falsa interrilato Relació espúria Ложная зависимость 偽關係 허위 상관 Spurious relationship Relación espuria Correlazione spuria Хибна кореляція Pozorna korelacja Scheinkorrelation Relação espúria

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Uma relação espúria, também chamada de correlação espúria, é uma relação estatística existente entre duas variáveis, mas onde não existe nenhuma relação causa-efeito entre elas. Essa relação estatística pode ocorrer por pura coincidência ou por causa de uma terceira variável. Ou seja, neste último caso, pode ocorrer que as variáveis A e B sejam correlacionadas porque ambas são causadas por uma terceira variável C (referida como uma "variável de resposta comum", "fator de confusão" ou "variável oculta"). Scheinkorrelation (englisch spurious relationship) bezeichnet eine Korrelation (Übereinstimmung oder Entsprechung) zwischen zwei Größen, der kein Kausalzusammenhang, sondern nur eine zufällige oder indirekte Beziehung zu Grunde liegt. Scheinkorrelation ist die statistische Entsprechung des in der Philosophie betrachteten Fehlschlusses Cum hoc ergo propter hoc (gemeinsames Auftreten impliziert keine Kausalität oder englisch correlation, not causation). En statistiko, Falsa interrilato (aŭ, foje Falsa kunrilato aŭ Falsa regresio) estas duargumenta rilato en kiu du okazoj aŭ variantoj ne havas rektan kaŭzan konekton, kvankam oni povus erare antaŭsupozi tion, pro ĉu koincido aŭ ekzisto de ia tria, nevidata faktoro (aludata kiel "konfuza faktoro"). Supozite estas interrilato inter A kaj B. Krom koincido, estas tri eblaj rilatoj: A kaŭzas B,B kaŭzas A,aŭC kaŭzas kaj A kaj B. En estadística, una relación espuria (o, a veces, correlación espuria) es una relación matemática en la cual dos acontecimientos no tienen conexión lógica, aunque se puede implicar que la tienen debido a un tercer factor no considerado aún (llamado "factor de confusión" o "variable escondida"). La relación espuria da la impresión de la existencia de un vínculo apreciable entre dos grupos que es inválido cuando se examina objetivamente. Pozorna korelacja – relacja matematyczna, w której dwa lub więcej zdarzenia lub zmienne są powiązane, czyli może istnieć przekonanie o ich skorelowaniu, ale w istocie nie są one skorelowane sensu stricto, gdyż brak jest powiązania przyczynowo-skutkowego między nimi, a zachodzi przypadek, zbieg okoliczności lub występuje pewien trzeci czynnik zwany zmienną zakłócającą. Eksperymentalnie wyznaczone korelacje nie definiują związków przyczynowo skutkowych, chyba że pozorna korelacja może być wykluczona (zobacz: korelacja nie musi implikować przyczynowości). 偽關係，又稱為虛假關係（英語：Spurious relationship），指在兩個沒有因果關係的事件，可能基於其他未見的干擾因素（英語：confounding factor；或稱潛在變數，英語：lurking variable），顯示出統計學上的相關，让人很容易猜想「兩個事件有所聯繫」，然而這種聯繫並不能通過更加精細的檢驗。 另外，伪相关现象出现的另一种情形是在变數個數很多但抽样样本量不大时，即使这些变量互相独立，也有很大可能得出變數之間高相關性的偽關係。 另一個造成偽關係的原因是對對撞因子進行控制，這包括選擇偏誤、倖存者偏差、使用了不當的迴歸模型等情況。 Ложная зависимость или ложная корреляция в статистике — это математическая зависимость, в которой два или более события или переменные связаны, но не причинно, а вследствие совпадения, или из-за наличия определенного третьего, скрытого фактора, называемого «общей переменной отклика», «спутывающим фактором» или «скрытой переменной». In statistica la correlazione spuria è un problema che nasce nell'ambito delle analisi che calcolano la correlazione o effettuano una regressione, quando non è rispettata l'assunzione che le osservazioni sono indipendenti e identicamente distribuite. Tale problema si presenta frequentemente (ma non esclusivamente) nell'effettuare regressioni con osservazioni provenienti da serie storiche. Supponiamo che ci sia una correlazione fra A e B. Escludendo le coincidenze, ci sono tre tipi possibili di relazione: En estadística, una relació espúria (o, de vegades, correlació espúria) és una relació matemàtica en la qual dos esdeveniments no tenen connexió lògica, encara que es pot implicar que la tenen a causa d'un tercer factor no considerat encara (anomenat «factor de confusió» o «variable amagada»). La relació espúria fa l'efecte de l'existència d'un vincle apreciable entre dos grups que és invàlid quan s'examina objectivament. 擬似相関（ぎじそうかん、英: Spurious relationship, Spurious correlation）は、2つの事象に因果関係がないのに、見えない要因（潜伏変数）によって因果関係があるかのように推測されること。擬似相関は、客観的に精査するとそれが妥当でないときにも、2つの集団間に意味の有る関係があるような印象を与える。 2つの（確率）変数間の擬似相関は、第三の原因変数を導入することで生み出される。換言すれば、A と B の間の相関を見出す。従って、考えられる関係としては次の3つがある。 A が B を発生させるB が A を発生させるまたはC が A と B を発生させる 最後の関係が擬似相関である。そのため、「相関関係は因果関係を包含しない」とよく言われる。 통계학에서 허위 상관(영어: spurious correlation) 또는 허구적 상관은 둘 이상의 변수가 통계적으로 상관되어 있지만 인과관계가 없는 관계를 말한다. 허위 상관은 우연에 따라 발생할 수도 있고, 설명변수와 종속변수 모두에 영향을 미치는 제3의 (confounding variable)의 존재 때문에 발생할 수도 있다. In statistics, a spurious relationship or spurious correlation is a mathematical relationship in which two or more events or variables are associated but not causally related, due to either coincidence or the presence of a certain third, unseen factor (referred to as a "common response variable", "confounding factor", or "lurking variable").

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Pozorna korelacja – relacja matematyczna, w której dwa lub więcej zdarzenia lub zmienne są powiązane, czyli może istnieć przekonanie o ich skorelowaniu, ale w istocie nie są one skorelowane sensu stricto, gdyż brak jest powiązania przyczynowo-skutkowego między nimi, a zachodzi przypadek, zbieg okoliczności lub występuje pewien trzeci czynnik zwany zmienną zakłócającą. Eksperymentalnie wyznaczone korelacje nie definiują związków przyczynowo skutkowych, chyba że pozorna korelacja może być wykluczona (zobacz: korelacja nie musi implikować przyczynowości). 擬似相関（ぎじそうかん、英: Spurious relationship, Spurious correlation）は、2つの事象に因果関係がないのに、見えない要因（潜伏変数）によって因果関係があるかのように推測されること。擬似相関は、客観的に精査するとそれが妥当でないときにも、2つの集団間に意味の有る関係があるような印象を与える。 2つの（確率）変数間の擬似相関は、第三の原因変数を導入することで生み出される。換言すれば、A と B の間の相関を見出す。従って、考えられる関係としては次の3つがある。 A が B を発生させるB が A を発生させるまたはC が A と B を発生させる 最後の関係が擬似相関である。そのため、「相関関係は因果関係を包含しない」とよく言われる。 In statistica la correlazione spuria è un problema che nasce nell'ambito delle analisi che calcolano la correlazione o effettuano una regressione, quando non è rispettata l'assunzione che le osservazioni sono indipendenti e identicamente distribuite. Tale problema si presenta frequentemente (ma non esclusivamente) nell'effettuare regressioni con osservazioni provenienti da serie storiche. Supponiamo che ci sia una correlazione fra A e B. Escludendo le coincidenze, ci sono tre tipi possibili di relazione: Quando A è presente, B è osservato. (A causa B.)Quando B è presente, A è osservato. (B causa A.)OQuando C è presente, sia A che B sono osservati. (C è causa sia di A che di B.) Nell'ultimo caso c'è una correlazione spuria fra A e B. In un modello a regressione dove A è ricondotta a B, ma in realtà è C il vero fattore causale di A, questa scelta erronea di variabile indipendente (B invece di C) è chiamata errore di specificazione. 偽關係，又稱為虛假關係（英語：Spurious relationship），指在兩個沒有因果關係的事件，可能基於其他未見的干擾因素（英語：confounding factor；或稱潛在變數，英語：lurking variable），顯示出統計學上的相關，让人很容易猜想「兩個事件有所聯繫」，然而這種聯繫並不能通過更加精細的檢驗。 另外，伪相关现象出现的另一种情形是在变數個數很多但抽样样本量不大时，即使这些变量互相独立，也有很大可能得出變數之間高相關性的偽關係。 另一個造成偽關係的原因是對對撞因子進行控制，這包括選擇偏誤、倖存者偏差、使用了不當的迴歸模型等情況。 Scheinkorrelation (englisch spurious relationship) bezeichnet eine Korrelation (Übereinstimmung oder Entsprechung) zwischen zwei Größen, der kein Kausalzusammenhang, sondern nur eine zufällige oder indirekte Beziehung zu Grunde liegt. Der deutsche Begriff ist missverständlich, da eigentlich Scheinkausalität gemeint ist. Denn es liegt nicht nur scheinbar, sondern tatsächlich eine Korrelation vor (aber eben keine Kausalität; zur Abgrenzung der Konzepte siehe: Korrelation und Kausalzusammenhang). Ohnehin ist eine Korrelation ein statistischer Begriff, der weder Kausalität impliziert, noch von ihr impliziert wird. Scheinkorrelation ist die statistische Entsprechung des in der Philosophie betrachteten Fehlschlusses Cum hoc ergo propter hoc (gemeinsames Auftreten impliziert keine Kausalität oder englisch correlation, not causation). Eine Scheinkorrelation kommt z. B. vor, wenn konfundierende Variablen (Störvariablen) oder andere intervenierende Variablen einen Einfluss haben. Das Phänomen ist seit den Anfängen der Statistik bekannt; der Begriff spurious correlation wurde 1954 von Herbert A. Simon geprägt. En estadística, una relació espúria (o, de vegades, correlació espúria) és una relació matemàtica en la qual dos esdeveniments no tenen connexió lògica, encara que es pot implicar que la tenen a causa d'un tercer factor no considerat encara (anomenat «factor de confusió» o «variable amagada»). La relació espúria fa l'efecte de l'existència d'un vincle apreciable entre dos grups que és invàlid quan s'examina objectivament. Ложная зависимость или ложная корреляция в статистике — это математическая зависимость, в которой два или более события или переменные связаны, но не причинно, а вследствие совпадения, или из-за наличия определенного третьего, скрытого фактора, называемого «общей переменной отклика», «спутывающим фактором» или «скрытой переменной». Uma relação espúria, também chamada de correlação espúria, é uma relação estatística existente entre duas variáveis, mas onde não existe nenhuma relação causa-efeito entre elas. Essa relação estatística pode ocorrer por pura coincidência ou por causa de uma terceira variável. Ou seja, neste último caso, pode ocorrer que as variáveis A e B sejam correlacionadas porque ambas são causadas por uma terceira variável C (referida como uma "variável de resposta comum", "fator de confusão" ou "variável oculta"). Um exemplo clássico de relação espúria é a taxa de afogamento em piscinas, que sempre sobe na mesma medida em que sobe o consumo de sorvete, o que não implica, é claro, que tomar sorvete provoca afogamento. A "variável oculta", neste caso, é o verão, já que ambos são mais frequentes nesta estação do ano. Em casos raros, uma relação espúria pode ocorrer entre duas variáveis ​​completamente não relacionadas sem qualquer variável de confusão, como foi o caso entre o sucesso do time profissional de futebol americano Washington Redskins em um jogo específico antes de cada eleição presidencial e o sucesso do partido político do presidente em exercício na referida eleição. Por 16 eleições consecutivas, entre 1940 e 2000, a "Regra dos Redskins", como ficou conhecida, comparou corretamente se o partido político do presidente em exercício manteria ou perderia a presidência. En estadística, una relación espuria (o, a veces, correlación espuria) es una relación matemática en la cual dos acontecimientos no tienen conexión lógica, aunque se puede implicar que la tienen debido a un tercer factor no considerado aún (llamado "factor de confusión" o "variable escondida"). La relación espuria da la impresión de la existencia de un vínculo apreciable entre dos grupos que es inválido cuando se examina objetivamente. En statistiko, Falsa interrilato (aŭ, foje Falsa kunrilato aŭ Falsa regresio) estas duargumenta rilato en kiu du okazoj aŭ variantoj ne havas rektan kaŭzan konekton, kvankam oni povus erare antaŭsupozi tion, pro ĉu koincido aŭ ekzisto de ia tria, nevidata faktoro (aludata kiel "konfuza faktoro"). Supozite estas interrilato inter A kaj B. Krom koincido, estas tri eblaj rilatoj: A kaŭzas B,B kaŭzas A,aŭC kaŭzas kaj A kaj B. En tiu lasta kazo estas falsa interrilato inter A kaj B. En regresia modelo kie A estas regresia sur B sed C estas fakte la vera kaŭza faktoro por A, tiu miselekto de sendependa varianto (B anstataŭ C) estas nomata specifa earo. 통계학에서 허위 상관(영어: spurious correlation) 또는 허구적 상관은 둘 이상의 변수가 통계적으로 상관되어 있지만 인과관계가 없는 관계를 말한다. 허위 상관은 우연에 따라 발생할 수도 있고, 설명변수와 종속변수 모두에 영향을 미치는 제3의 (confounding variable)의 존재 때문에 발생할 수도 있다. In statistics, a spurious relationship or spurious correlation is a mathematical relationship in which two or more events or variables are associated but not causally related, due to either coincidence or the presence of a certain third, unseen factor (referred to as a "common response variable", "confounding factor", or "lurking variable").

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