[Kaan Erdem]

Korelasyon ile nedensellik arasındaki farkı somutlaştırmak için klasik örnek, 1990’lardan kalan ünlü veri seti: ABD’de yağız şapka satışı ile evlilik oranı arasındaki yüksek korelasyon (r≈0,98) tamamen sahte; burada üçüncü değişken olarak şehirleşme ve demografik yapı devreye giriyor. Ben laboratuvarda moleküler biyoloji deneyleri yaparken en çok yakaladığım hata, iki proteinin etkileşim profilinin korelasyonunu doğrudan kausal bağmış gibi yorumlamaktı; aslında ikisi de aynı transkripsyonel faktör altında ko-regüle oluyordu, dolayısıyla “A B’yi değiştirince C değişir” çıkarımı tamamen yanıltıcıydı. Sahte ilişkide kriter şu: korelasyon katsayısı ne kadar yüksek olursa olsun, kontrolleri (konfounderları) elinden düşürmediğin sürece buna neden olarak bakamazsın; özellikle zaman serilerinde trend aynıysa rastlantısal korelasyonlar tıpkı bu şapka örneği gibi abartılı çıkıyor.

Acil müdahale (kırmızı bayrak) gerektiren durumlar şunlar: (1) Etki boyutu istatistiksel olarak anlamlı ama biyolojik/teknik olarak absürtse—örneğin p-değeri 0,001 ama etki büyüklüğü ölçüm gürültüsünden küçükse, bu genellikle yanlış modellemeyi işaret eder; (2) Yön.

🔬 Laboratuvar & Hesaplama Rigi: Bio-Rad PowerPac Temel Elektroforez Güç Kaynağı & Jel Tankı | 64-Core AMD Threadripper | 256GB ECC RAM | DFT Simülasyon Kümesi

📍 Tekirdağ (Çerkezköy)

"Madde enerjidir; sadece biraz daha yoğunlaşmış hali."

[Yazar]

Yazılar