सहसंबंध में कारण देखने के बाईस

नस्लीय असमानताओं को समझाने के लिए आइसक्रीम से जुड़े अपराधों से।

स्रोत: दानाटेन्टिस / पिक्साबे

आइसक्रीम खपत के साथ अपराध दर बढ़ती है। तलाक की दर बढ़ती है क्योंकि लोग अधिक मार्जरीन का उपयोग करते हैं। ये नकली सहसंबंध (फ्लेचर, 2014) के क्लासिक उदाहरण हैं। सांख्यिकीय रूप से, ये चर समान दिशाओं में चले जाते हैं, लेकिन आइसक्रीम या मार्जरीन लेने से अपराध या तलाक “कारण” नहीं होता है।

ये क्लासिक्स हैं क्योंकि कक्षाओं में उनकी चर्चा की जाती है और क्योंकि यह किसी भी कारण कनेक्शन पर विश्वास करना अपेक्षाकृत आसान है। उदाहरण के लिए, आइसक्रीम खाने से अपराध से जुड़ा हुआ है क्योंकि दोनों गर्म होने पर बढ़ते हैं।

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हम में से कई ने स्कूल या अन्य जगहों से सीखा है कि “सहसंबंध का कारण नहीं है।” यह मंत्र है। एक परिवर्तनीय सोचने के लिए एक और कारण है क्योंकि वे सहसंबंधित हैं “झूठी वजह झूठ” का एक प्राथमिक मामला है।

इसी प्रकार, सिर्फ इसलिए कि दो घटनाएं आपके सामने सही होती हैं इसका मतलब यह नहीं है कि किसी ने दूसरे को जन्म दिया है। जब आपने अपनी स्क्रीन पर कुछ फ्रीज किया है तो क्या आपने कभी अपने कीबोर्ड पर एक कुंजी छू ली है? यह सोचना मुश्किल नहीं है कि आपने फ्रीज किया है। बेशक, कभी-कभी आपने किया, लेकिन कभी-कभी यह एक संयोग है।

कारण-प्रभाव भाषा

ऐसे कई अन्य उदाहरण हैं जिन्हें पकड़ना कठिन होता है। और जब वे कारण-प्रभाव भाषा का उपयोग करते हैं तो लेख मदद नहीं करते हैं। वे इस तथ्य के बावजूद “लाभ” या “प्रभाव” या क्या “लीड” पर जानकारी का दावा करते हैं, इस तथ्य के बावजूद कि उनके द्वारा उद्धृत शोध सहसंबंध है।

स्रोत: स्कीज़ / पिक्साबे

उदाहरण के लिए, माना जाता है कि परिवारों के साथ “कैथोलिक स्कूल शिक्षा” और कैथोलिक स्कूल शिक्षा के “लाभ” हैं, लेकिन उद्धृत शोध केवल सहसंबंध था। तो लाभ हो सकते हैं या नहीं भी हो सकता है। कम से कम इन दो मामलों में, लेखकों ने संक्षेप में स्वीकार किया कि डेटा तकनीकी रूप से कारण-प्रभाव दृश्य (मैटियो, 2018; वॉल स्ट्रीट जर्नल , 2018) का समर्थन नहीं करता है।

एक रिश्ते लेख ने दावा किया कि कैसे श्रम श्रम विभाजन पर निर्णय लेते हैं “उनके रिश्ते की गुणवत्ता को प्रभावित करेंगे।” विशेष रूप से, जो कि क्या करता है-जो संबंधों को नुकसान पहुंचाता है (कोहेन, 2018) के लिए एक निश्चित योजना नहीं बनाते। लेकिन, आपने अनुमान लगाया है, उद्धृत शोध सहसंबंध था। वैकल्पिक स्पष्टीकरणों में, पहले से ही एक रिश्ते मुद्दा हो सकता है जो योजना के बारे में संचार को प्रभावित करता है।

एक 2017 फेसबुक अध्ययन पर बहुत ध्यान दिया जा रहा है क्योंकि ऐसा लगता है कि फेसबुक का उपयोग करना हमारे स्वास्थ्य के लिए बुरा है। मूल लेखकों ने निष्कर्ष निकाला कि फेसबुक का उपयोग करना “कमजोर कल्याण का कारण बनता है” (शाक्य और क्राइस्टाकिस, 2017)। दूसरों ने और भी निश्चित रूप से बात की, जिसमें “फेसबुक का उपयोग करना वास्तव में आपको परेशान महसूस करता है, शोध कहते हैं” (हैसलटन, 2017)।

असल में शोध ने ठीक से यह नहीं कहा था। अनुसंधान के बावजूद (और अनुदैर्ध्य) होने के बावजूद, यह फिर से तकनीकी रूप से सहसंबंध था। अभी तक अपने फेसबुक खाते को मत छोड़ो।

संक्षेप में, लेख शीर्षक से सावधान रहें जो “लाभ” या “प्रभाव” का दावा करते हैं। यदि आप कर सकते हैं तो सहायक अनुसंधान की जांच करें-यह केवल सहसंबंध हो सकता है। और “लिंक,” “एसोसिएशन,” या “भविष्यवाणियों” जैसे सहसंबंध शब्दों को खत्म करने की कोशिश न करें- वे कुछ पाठकों के लिए कारण हो सकते हैं लेकिन वे नहीं हैं।

इंटरग्रुप उदाहरण

ठीक है, अब ट्रिकियर और अधिक सूक्ष्म उदाहरणों के लिए। क्या होगा यदि विशेषता ए वाले लोग विशेषता बी दिखाने की अधिक संभावना रखते हैं? या क्या होगा यदि विशेषता ए वाले लोग स्थिति बी में समाप्त होने की अधिक संभावना रखते हैं? एक कारण बी है? जरुरी नहीं।

शायद ये उदाहरण इस समय मुश्किल नहीं लगते हैं, लेकिन कुछ विशिष्टताओं के साथ ए और बी भरें।

निश्चित दिमाग वाले लोग (बनाम विकास दिमाग) गरीब होने की अधिक संभावना है। इसलिए कुछ ने तर्क दिया है कि मानसिकता गरीबी को जन्म देती है और बनाए रखती है। जो लोग गरीब हैं उन्हें अलग-अलग सोचने की जरूरत है। लेकिन सामाजिक वैज्ञानिकों ने इंगित किया है कि गरीबी पहले आ सकती है और गरीबी के कारण होने वाली कमी से निश्चित मानसिकता हो सकती है। क्लासिक चिकन-एंड-द अंडे (बैजर, 2017)।

गोरे आम तौर पर अकादमिक उपलब्धि परीक्षणों पर काले रंग का बहिष्कार करते हैं। क्या इसका मतलब सफेद होने का आनुवंशिक रूप से अधिक बुद्धि का कारण बनता है? नहीं। आनुवांशिक से अधिक सामाजिक निर्माण होने के अलावा, शोध-समर्थित वैकल्पिक स्पष्टीकरण हैं, जिनमें अंतर शैक्षिक अवसर और सामाजिक आर्थिक स्थिति (तुर्कहेमर एट अल।, 2017) शामिल हैं। और हमेशा के रूप में, परिणाम औसत पर होते हैं-कई काले छात्र अकादमिक रूप से औसत सफेद छात्र से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

स्रोत: आरजेए 1 9 88 / पिक्साबे

इसी तरह के व्यवहार के लिए पुलिस द्वारा काले ड्राइवरों को सफेद चालकों से खींचने की संभावना अधिक है। कई लोग तर्क देते हैं कि चालक की दौड़ नस्लीय प्रोफाइलिंग के मामले में पुलिस अधिकारियों के व्यवहार का कारण बन रही है। हालांकि नस्लीय प्रोफाइलिंग एक प्रमुख कारक हो सकता है, लेकिन यह पता चला है कि अन्य शोध-समर्थित योगदानकर्ता हैं। उदाहरण के लिए, पड़ोस में उच्च पुलिस तैनाती है जिसमें उच्च अपराध और गरीबी दर और काले चालकों के उच्च अनुपात हैं- उच्च तैनाती का मतलब है अधिक पुल ओवर (कौवाल्स्की और लुंडमैन, 2007)।

इन तरीकों से, सहसंबंध में कारण देखने से गरीब, काले और पुलिस अधिकारियों के खिलाफ पूर्वाग्रह खराब हो सकता है।

मैं अपनी स्थिति को बेहतर बनाने की कोशिश करने के लिए किसी भी जिम्मेदारी से किसी को भी क्षमा करने की कोशिश नहीं कर रहा हूं। मैं यह नहीं कह रहा हूं कि हमें आपराधिक न्याय प्रणाली में नस्लीय असमानताओं को नजरअंदाज करना चाहिए, न ही मेरा मतलब पुलिस के खिलाफ पूर्वाग्रह के साथ नस्लीय पूर्वाग्रह को समान करना है। और मैं यह नहीं कह रहा हूं कि सहसंबंध अध्ययनों का कोई मूल्य नहीं है-वे हमें सही दिशा में इंगित कर सकते हैं और हमें खराब परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकते हैं।

लेकिन उपरोक्त की तरह खराब इंटरग्रुप स्थितियों को और भी बदतर बना दिया जा सकता है यदि हम उनके कारणों को गलत समझते हैं या अधिक विस्तार करते हैं। सटीक रूप से जटिल कारणों की पहचान करने से पूर्ण समाधान हो सकते हैं।

संदर्भ

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