ความแตกต่างระหว่าง Causation และ Correlation
ในวงการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูล เรามักได้ยินคำว่า Causation (เหตุและผล) และ Correlation (สหสัมพันธ์) อยู่บ่อยครั้ง ทั้งสองคำนี้เป็นหลักการพื้นฐานที่สำคัญ แต่ก็สร้างความสับสนให้กับหลายคน โดยเฉพาะในการนำไปใช้ในการตัดสินใจขององค์กรต่าง ๆ บทความนี้จะอธิบายความแตกต่างและความสำคัญของทั้งสองแนวคิดนี้ พร้อมยกตัวอย่างที่เข้าใจง่ายจากเอกสารที่ได้รับ
====
สหสัมพันธ์ (Correlation) คืออะไร?
สหสัมพันธ์คือการที่สองตัวแปรมีความเกี่ยวข้องกัน เช่น เมื่อค่าของตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น อีกตัวแปรหนึ่งก็อาจจะเพิ่มขึ้นตาม หรือลดลงตาม ตัวอย่างเช่น ค่าใช้จ่ายในการโฆษณา (Advertising Expenses) กับยอดขาย (Sales) ที่เมื่อเรารวบรวมข้อมูลจากหลายบริษัท เราอาจพบว่ามีสหสัมพันธ์ทางบวกระหว่างการโฆษณาและยอดขาย ซึ่งหมายความว่าเมื่อการโฆษณาเพิ่มขึ้น ยอดขายก็มักจะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย แต่สหสัมพันธ์นี้ไม่ได้หมายความว่า การโฆษณาเป็นเหตุที่ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นเสมอไป อาจจะมีปัจจัยอื่น ๆ ที่เป็นสาเหตุร่วมกันได้เช่นกัน
====
เหตุและผล (Causation) คืออะไร?
เหตุและผลคือการที่ตัวแปรหนึ่งเป็นสาเหตุของการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอื่น ซึ่งการพิสูจน์ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลนั้นต้องมีการทดลองและการควบคุมตัวแปรต่าง ๆ อย่างเคร่งครัด ตัวอย่างเช่น ในการทดลองทางการแพทย์ เรามักจะมีการทดสอบยากับกลุ่มควบคุม (control group) เพื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มที่ได้รับยาจริง เพื่อให้มั่นใจได้ว่ายานั้นเป็นสาเหตุที่ทำให้โรคดีขึ้น ไม่ใช่ปัจจัยอื่นที่ไม่มีการควบคุม
====
ปัญหาของการใช้สหสัมพันธ์ในการตัดสินใจ
การตัดสินใจที่อิงจากสหสัมพันธ์เพียงอย่างเดียวอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดได้ ตัวอย่างเช่น หากเราพบสหสัมพันธ์ระหว่างบริษัทที่มีการดำเนินนโยบายสิ่งแวดล้อม (Sustainability) กับผลกำไรที่เพิ่มขึ้น เราไม่สามารถสรุปได้ว่านโยบายสิ่งแวดล้อมนั้นเป็นสาเหตุที่ทำให้กำไรเพิ่มขึ้น เพราะอาจจะเป็นไปได้ว่า บริษัทที่มีผลประกอบการดีอยู่แล้วสามารถลงทุนในนโยบายสิ่งแวดล้อมได้มากกว่า ดังนั้น การพิสูจน์เหตุและผลจึงเป็นเรื่องที่ซับซ้อนในวิทยาศาสตร์ทางสังคม ซึ่งต้องใช้สถิติและเศรษฐมิติในการวิเคราะห์
ตัวอย่างที่เข้าใจง่าย
สมมติว่าเราพบสหสัมพันธ์ระหว่างการใช้จ่ายในการโฆษณา (X) กับยอดขาย
เราอาจสรุปได้ 3 รูปแบบ:
1. การใช้จ่ายในการโฆษณาเป็นเหตุให้ยอดขายเพิ่มขึ้น
2. ยอดขายที่เพิ่มขึ้นทำให้บริษัทมีงบโฆษณามากขึ้น
3. ทั้งยอดขายและงบโฆษณาเพิ่มขึ้นเพราะการบริหารงานที่ดี
ในกรณีนี้ เราไม่สามารถบอกได้ทันทีว่าอะไรเป็นเหตุและอะไรเป็นผล เพราะการใช้สหสัมพันธ์เพียงอย่างเดียวอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาดได้
====
บทสรุป
ความเข้าใจผิดระหว่างสหสัมพันธ์และเหตุและผลเป็นปัญหาสำคัญที่สามารถส่งผลต่อการตัดสินใจที่ผิดพลาด การใช้ข้อมูลเพื่อพิสูจน์เหตุและผลอย่างถูกต้องต้องอาศัยการทดลอง การสุ่มตัวอย่าง และการวิเคราะห์ทางสถิติที่ละเอียดและเป็นระบบ เราจึงควรระมัดระวังในการใช้สหสัมพันธ์ในการตัดสินใจและหาหลักฐานที่ชัดเจนเพียงพอเพื่อพิสูจน์สหสัมพันธ์เชิงเหตุและผลในทุกการวิเคราะห์ข้อมูล
บทความนี้หวังว่าจะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจถึงความสำคัญของการแยกแยะระหว่างสหสัมพันธ์และเหตุและผล และนำไปใช้ในการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
#KnowledgeSpiral #causation #correlation #sustainability
Infographic from London Business School
