Asociacijos nereikėtų painioti su priežastingumu; jei X sukelia Y , tada jie abu yra susiję (priklausomi). Tačiau gali atsirasti asociacijų tarp kintamųjų, kai priežastinis ryšys yra (t. y. X sukelia Y) ir nėra (t. y. jie turi bendrą priežastį), kaip matėme Bajeso tinklų kontekste1.
Kodėl asociacija yra priežastinė?
Susiejimo stiprumas – kuo stipresnis ryšys arba rizikos dydis tarp rizikos veiksnio ir rezultato, tuo labiau tikėtina, kad ryšys yra priežastinis. Nuoseklumas – tos pačios išvados buvo pastebėtos įvairiose populiacijose, naudojant skirtingus tyrimo planus ir skirtingu laiku.
Kokios gairės yra sprendžiant, ar ryšys yra priežastinis?
Svarbiausios iš šių gairių yra „stiprumas“(stiprus ryšys labiau tikėtinas priežastinis nei silpnas), „nuoseklumas“(pastebimas ryšys skirtingi tyrimai, esant skirtingoms aplinkybėms, laikui ir vietoms), „biologinis gradientas“(t. y. dozės ir atsako santykis – poveikis turėtų būti didesnis …
Ar asociacijos gali būti ir priežastinės, arba ne?
Žodis 'susijęs' yra tinkamas, nes apima ir priežastinius, ir ne priežastinius ryšius. Tačiau „padidėjusi rizika“greičiausiai bus aiškinama kaip „priežastis“, nes jei A padidina B riziką, tai reiškia, kad A sukelia B.
Kuo skiriasiasociatyvinis ir priežastinis modelis?
Nors asociacinė sistema tiesiog susieja stimulą A ir B, teiginio priežastinis modelis parodo kaip A ir B yra susiję vienas su kitu-pavyzdžiui, kaip ankstesnė priežastis ir pasekmė (Pearl & Russell, 2001).
