Lähenemine: Korrelatsiooni mõiste on eriti tähelepanuväärne, kuna see võib põhjustada segadust. Andmekogumi statistiline analüüs näitab sageli, et kahe vaatlusaluse elanikkonna muutuja (omadused) kipuvad koos varieeruma, nagu oleksid need seotud. Näiteks võib aastase sissetuleku uuring, mis vaatleb ka suremise vanust, leida, et vaesed inimesed kipuvad elama lühemalt kui jõukad inimesed. Kaks muutujat on korrelatsioonis, kuid nad võivad olla või mitte olla üksteise põhjuseks. Korrelatsiooni nähtusi võib põhjustada kolmas, varem arvestamata nähtus, mida nimetatakse varjatuks muutujaks või segadust tekitavaks muutujaks. Sel põhjusel ei ole võimalik kohe järeldada kahe muutuja vahelise põhjusliku seose olemasolu. (Vaata korrelatsioon ei tähenda põhjuslikku seost.) Küsimus: Millist matemaatilist lähenemisviisi kasutatakse sarnaste näite võrdlemisel?
Statistiline analüüs