La correlazione non è la causa: Imparare a evitare le 5 trappole in cui cadono anche i professionisti

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce approfondimenti sulla distinzione tra correlazione e causalità, rivolgendosi a lettori con una certa familiarità con la statistica. È apprezzato per la chiarezza, la semplicità e gli esempi pratici, ma è criticato per l'eccessivo semplicismo e la mancanza di profondità.

Facile da leggere e da capire, spiegazioni logiche, esempi pratici del mondo reale, serve a ricordare le comuni insidie della statistica, copre in modo succinto i concetti importanti.

Considerato troppo elementare e non abbastanza approfondito per alcuni lettori, percepito come eccessivamente costoso per la sua lunghezza, alcuni recensori mettono in dubbio la competenza dell'autore.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Correlation Is Not Causation: Learn How to Avoid the 5 Traps That Even Pros Fall Into

Contenuto del libro:

Correlazione non è causalità. Lo sapete voi e lo so io, eppure dobbiamo continuamente ricordarcelo perché non riusciamo a fare a meno di sbagliare.

Quante volte avete sentito qualcuno di molto intelligente dire qualcosa come "wow, questa correlazione ha un valore p di 0,000001, quindi A deve essere la causa di B..."? Non è colpa nostra, però: siamo solo umani. Cerchiamo spiegazioni per gli schemi e gli eventi che ci circondano e, se qualcosa sfida la logica, cerchiamo di trovare una ragione per cui possa avere un senso. Se qualcosa non quadra, lo inventiamo.

Ok, quindi se la correlazione non implica necessariamente la causalità, ci deve essere una ragione per questo, e ci deve essere qualcosa che sta causando ciò che osserviamo.

Questo è l'argomento di questo libro. Se scopriamo una correlazione tra una coppia di variabili, ci sono cinque alternative al fatto che una sia la causa diretta dell'altra, e in questo libro le smaschereremo tutte e cinque.

Poi, una volta compresa ciascuna di queste alternative, formuleremo un piano per scoprire se abbiamo un legame causale diretto o se c'è qualche altra spiegazione. Correlation Is Not Causation spiega come testare sistematicamente le cinque più comuni trappole di correlazione-causazione in cui anche i professionisti cadono (occasionalmente). Impareremo a creare strategie per analizzare i dati e interpretare i risultati in modo facile da capire.

E soprattutto, non c'è gergo tecnico o statistico: è scritto in un inglese semplice. È ricco di esempi visivamente intuitivi e non dà per scontata la vostra precedente esperienza con le correlazioni: in breve, è perfetto per i principianti Scoprire il mondo delle correlazioni e delle causalità. Acquistate questo libro, OGGI.