Aspek penting dalam dunia analisis data adalah perbedaan antara korelasi dan sebab akibat. Seringkali, bahkan para ahli di bidangnya pun membuat kesalahan dengan mengartikan korelasi sebagai sebab-akibat karena seberapa erat keterkaitannya.
Bagaimana caranya agar Anda tidak bingung dengan kedua istilah tersebut dan mencegah pengambilan kesimpulan yang salah?
Baca Juga: Cara Menceritakan Cerita dengan Data
Temukan bagaimana korelasi dan sebab-akibat memiliki arti berbeda dalam analisis data.
Salah mengartikan satu sama lain dapat menyebabkan kesimpulan yang salah dan pengambilan keputusan yang salah.
Apa itu Korelasi
Korelasi mengacu pada hubungan statistik yang dimiliki dua variabel. Ini menandakan sejauh mana satu variabel berubah terhadap variabel lainnya. Koefisien korelasi yang berkisar antara –1 hingga 1 digunakan untuk menggambarkan kekuatan hubungan.
- Nilai yang mendekati 1 berarti korelasi positif yang kuat (jika nilai yang satu meningkat, maka nilai yang lain juga meningkat).
- Nilai yang mendekati 0 menunjukkan sedikit atau tidak adanya korelasi.
- Nilai yang mendekati -1 menunjukkan korelasi negatif yang kuat (jika nilai yang satu meningkat, nilai yang lain menurun).
Misalnya, sebuah penelitian mungkin menemukan korelasi antara penjualan es krim dan kecelakaan mobil. Meskipun terdapat hubungan statistik, hal ini tidak berarti bahwa keduanya berkaitan.
Apa itu Penyebab
Sebab-akibat menunjukkan bahwa satu peristiwa secara langsung mempengaruhi peristiwa lainnya. Hal ini membentuk hubungan sebab-akibat, yaitu perubahan pada satu variabel secara langsung mengakibatkan perubahan pada variabel lainnya.
Oleh karena itu, pembuktian sebab-akibat lebih dari sekadar analisis sederhana dan memerlukan eksplorasi lebih dalam yang melibatkan keahlian dalam domain tersebut dan lebih banyak data.
Contoh penting adalah berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk membuktikan bahwa merokok menyebabkan kanker paru-paru. Buktinya melampaui korelasi statistik dan mengandalkan studi terkontrol, validasi berulang, dan bukti biologis.
Mengapa Orang Membingungkan Kedua Istilah tersebut
Ada banyak alasan mengapa beberapa orang bingung membedakan korelasi dengan sebab akibat. Mereka adalah:
- Korelasi Palsu: Dua variabel mungkin berkorelasi hanya secara kebetulan. Misalnya, jumlah penjualan mobil mungkin tampak berkorelasi dengan kecelakaan tenggelam, namun sebenarnya tidak ada hubungannya.
- Variabel Ketiga: Variabel ketiga mungkin mempengaruhi dua variabel yang berkorelasi. Misalnya, penjualan es krim dan insiden tenggelam mungkin meningkat secara proporsional. Namun data tersebut bisa saja dikumpulkan pada musim panas, sehingga menjadikan cuaca hangat sebagai variabel perancu.
- Kausalitas Terbalik: Korelasi tidak secara langsung menentukan arah pengaruh. Pendidikan tinggi seringkali dikaitkan dengan tingkat pendapatan seseorang. Namun pendapatan juga dapat mempengaruhi tingkat pendidikan yang diterima seseorang.
Oleh karena itu, menyadari alasan-alasan ini penting bagi ilmu data.
Bagaimana Membedakan Korelasi dan Sebab-Akibat
Ada banyak cara untuk memahami apakah ada hubungan sebab-akibat di luar korelasi sederhana.
- Memiliki Pengetahuan Domain: Dimulai dengan pemahaman mendalam tentang bidang tersebut dan mekanisme yang mendasarinya. Hal ini dapat memperjelas hubungan.
- Eksperimen yang Sering: Pengujian A/B secara acak mengisolasi variabel dan menentukan apakah ada sebab akibat.
Mengikuti strategi ini membantu membuat keputusan yang tepat dan berdasarkan data.
Kesimpulan: Jangan Membingungkan Korelasi dengan Sebab-Akibat
Korelasi dapat membantu mengidentifikasi tren dan pola dalam data. Namun, membangun sebab akibat memerlukan keahlian domain, eksperimen terkontrol, dan banyak lagi.
Memahami perbedaan antara kedua istilah tersebut memastikan bahwa keputusan berdasarkan data didasarkan pada kenyataan.
