Simulasi Interaktif
Korelasi vs Kausalitas: Jangan Tertipu Angka
Geser slider untuk membangun scatter plot dengan berbagai level korelasi. Pahami bahwa korelasi yang kuat tidak berarti satu variabel menyebabkan yang lain.
0.70
40
Contoh korelasi palsu (spurious correlation)
- r = 0.99: Konsumsi keju mozzarella di AS vs jumlah orang yang mati tersedak seprai
- r = 0.95: Penjualan es krim vs kasus tenggelam di kolam renang (variabel tersembunyi: panas)
- r = 0.88: Jumlah film Nicolas Cage vs jumlah orang tenggelam di kolam renang
Semua korelasi di atas nyata secara statistik. Semua tidak punya kausalitas. Lihat lebih banyak di: tylervigen.com/spurious-correlations
Pertanyaan kritis:
Sebuah studi menemukan bahwa anak-anak yang punya lebih banyak buku di rumah punya nilai lebih tinggi (r = 0.7). Apakah ini berarti membeli buku akan meningkatkan nilai? Apa variabel tersembunyi (confounding variable) yang mungkin menjelaskan ini?
Sebuah studi menemukan bahwa anak-anak yang punya lebih banyak buku di rumah punya nilai lebih tinggi (r = 0.7). Apakah ini berarti membeli buku akan meningkatkan nilai? Apa variabel tersembunyi (confounding variable) yang mungkin menjelaskan ini?