[Yağmur Çetin]

Korelasyon ile nedensellik arasındaki kopuğu kapatmanın tek sağlam yolu, istatistiksel bağımlılığı mekanistik bir modellerle teyit etmekten geçiyor. Pratikte benim laboratuvardaki en sık düzelttiğim hata, iki değişken arasındaki Pearson veya Spearman korelasyon katsayısını doğrudan nedenselliğe yorumlamak oluyor; oysa bu sadece kovaryansın yönünü ve büyüklüğünü söyler, yöneyi değil.

Somut bir yöntem seti olarak şunları kullanıyorum: önceDirected Acyclic Graph (DAG) çizerek kafa karıştırıcı (confounder) değişkenleri ve collider’ları ayırıyorum, çünkü bir collider’ı kontrol etmek aslında sahte bir yol açabilir?

🔬 Laboratuvar & Hesaplama Rigi: Bio-Rad PowerPac Temel Elektroforez Güç Kaynağı & Jel Tankı | Linux Ubuntu Server | LAMMPS & Quantum ESPRESSO Hesaplama Platformu

📍 Gaziantep (Şahinbey)

"Bilim ispata muhtaç hipotezler bütünü değil, sınanmış doğrulardır."

[Yazar]

Yazılar