İçeriğe geç
Veri Bilimi Yol Haritası · 13 / 36

İlişki ve Nedensellik

Temel soru

Birlikte değişen iki değişken arasında neden-sonuç bağı var mı?

Kavram

İlişki, bir değişken bilindiğinde diğerinin dağılımının değişmesidir. Nedensel etki ise bir müdahalenin sonucu nasıl değiştireceğiyle ilgilidir. Ortak nedenler, seçilim ve ters nedensellik gözlenen ilişkiyi oluşturabilir; güçlü bir tahmin modeli bu ayrımı kendiliğinden çözmez.

Bir örnek üzerinden

Limit artışı alan müşterilerin daha düşük olay oranı göstermesi, limit artışının koruyucu etkisi olduğunu kanıtlamaz. Daha düşük riskli müşterilere daha sık limit verilmiş olabilir. Ürün kullanımında da yoğun kullanıcıların daha uzun kalması, her kullanıcıya daha fazla bildirim göndermenin aynı etkiyi yaratacağı anlamına gelmez.

Görsel üzerinden

İlk görünüm toplam oranları, ikinci görünüm risk grupları içindeki karşılaştırmayı gösterir. Bu sentetik örnekte grup içi fark kaybolur. Bunun gösterdiği şey koşullu ilişkidir; “gerçek nedensel etki sıfırdır” sonucu ek varsayımlar olmadan kurulamaz.

Görsel örnek · Modül 13
limit artışı var
%13
temerrüt oranı
limit artışı yok
%26
temerrüt oranı
gözlenen oran farkı
−13 pp
görünür ama yanıltıcı
Limit artışı, düşük temerrüt oranıyla korelasyonlu görünüyor — ama bu ilişkinin arkasında risk skoru var. İyi müşteriler (yüksek skor) hem limit alıyor hem az temerrüt ediyor. Limit artışının kendisi temerrüdü etkilemiyor.

Yorumlama

Birlikte değişen iki değişken arasında neden-sonuç bağı var mı?

Değişken eklemek her zaman doğru kontrol değildir. Müdahalenin sonucu olan bir aracıya veya ortak sonuca koşullamak yeni yanlılık yaratabilir. Müdahale, sonuç, zaman sırası ve olası ortak nedenler analizden önce tanımlanmalıdır.

Kapsam ve okuma

Bu modülün görselleri öğretim amaçlıdır. İlgili okuma: Hernán ve Robins · Causal Inference: What If. Açıklamalı kaynak dizini →