Maldinoša attiecība attiecas uz izskatu, kurā pastāv mainīga lieluma cēloņsakarība, ja patiesībā tā nepastāv.
Daudzos gadījumos starp mainīgajiem pastāv cēloņsakarības, kaut arī patiesībā to nav. Šīs šķietamās attiecības var rasties ar jebkuru iespēju. Ir daudz gadījumu, kad korelācijas koeficients starp mainīgajiem ir nozīmīgs, un starp tiem nav cēloņsakarības. Tas ir, acīmredzot, viens mainīgais izraisa otru, lai gan viņiem ar to nav nekāda sakara.
Nepatiesu attiecību piemērs
Nepatiesu attiecību piemērs var būt attiecības starp 12 līdz 18 gadus vecu bērnu augumu un matemātikas zināšanām.
Kad bērni kļūst vecāki, viņi kļūst garāki. Kad bērni arī kļūst vecāki, viņi visu gadu progresē, apgūstot vairāk matemātikas un spējot atrisināt sarežģītākas problēmas. Pieņemsim, ka mēs apkopojam statistisku paraugu no bērniem vecumā no 12 līdz 18 gadiem.
Mēs redzējām, ka, pieaugot viņu augumam (viņi ir vecāki), viņi spēj atrisināt sarežģītākas matemātikas problēmas, bet vai augstums liek šiem bērniem zināt vairāk matemātikas? Skaidrs, ka nē. Tas ir saistīts ar trešo mainīgo, ko sauc par "confounder" vai "slēpto mainīgo". Šajā gadījumā slēptais mainīgais ir intelektuālā kapacitāte.
Bērniem novecojot, palielinās viņu intelektuālās spējas un tiek uzlabotas skaitliskās prasmes. Šie bērni spēj atrisināt arvien sarežģītākas problēmas, kuras viņi nebija spējīgi, būdami jaunāki. Ņemot vērā to, ka, pieaugot vecumam un attīstot intelektuālās spējas, viņi kļūst garāki, varētu šķist, ka pastāv cēloņsakarība starp bērnu augumu un viņu matemātikas prasmēm. Tā ir vienkārši sakritība, jo tas, ka esi garāks vai mazāks, nenozīmē, ka varēsi iegūt lielākas matemātiskās spējas. Tādējādi viens mainīgais neizraisa un nepaskaidro otru.
Atšķirība starp korelāciju un cēloņsakarību
Šādi piemēri ir izveidojuši frāzi "korelācija nenozīmē cēloņsakarību". Skatīt atšķirību starp korelāciju un cēloņsakarību.
Jums jābūt piesardzīgam un jāpiemēro loģika. Var gadīties, ka, attēlojot dažādus mainīgos grafikos, var šķist, ka tie ir saistīti viens ar otru. Tomēr realitāte ir tāda, ka mēs saskaramies ar viltus attiecībām. Atkarībā no tā, kāda veida grafiku izmantojam, un mērogu, kuru mēs izmantojam, mēs varam atrast acīmredzami ļoti pārliecinošas attiecības. Tāpēc, meklējot cēloņsakarību starp mainīgajiem, nepietiek ar grafisko attēlojumu un vienkāršiem aprēķiniem.