Digamos que tengo una tabla con las columnas "A", "B"
Hay un método estadístico para determinar si "a" causas "B" a pasar? Uno no puede realmente usar la r de Pearson, porque:
Entonces, ¿qué otras opciones tengo aquí?
Hay muchos de los llamados cuasi-experimentales de los métodos con los que se puede argumentar convincentemente acerca de la causalidad, aunque sus datos son observacionales. Estos métodos normalmente se basan en la búsqueda de una fuente exógena de variación en la variable de interés.
Creo que es una buena y accesible descripción es dada en el libro "en su Mayoría Inofensivas Econometría". Cubren básicamente todos los cuasi-experimentales de los métodos que la gente (que significa: los economistas) creer (al menos a veces). No cubren los métodos mencionados, por ejemplo, por trb456 (por la misma razón: no muchos creen en ellos).
Para determinar la relación de causalidad es necesario realizar una prueba de aleatorización. Usted toma sus sujetos de prueba, y escoger al azar a la mitad de ellos tiene la calidad de Una y a la otra mitad no la tienen. A continuación, ver si existe una diferencia estadísticamente significativa en la calidad de la B entre los dos grupos.
Es importante que usted hace de la aleatorización antes de realizar cualquier medición. En particular, si se le da un conjunto de datos con $A$ $B$ ya medido, entonces es imposible determinar la relación de causalidad.
Tenga en cuenta que puede ser imposible hacer la aleatorización de la prueba que desea hacer. Por ejemplo, ¿cómo puede usted probar si ser alto las causas que pesan más? Ciertamente, no hay una correlación entre la altura y el peso, pero no se puede asignar en forma aleatoria a un grupo de personas a un 'alto' al grupo y a un 'corto' de grupo. En este caso, el azar de la prueba no se puede hacer.
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