Hypothesen toetsen

Welke statistische toets je kunt gebruiken om een hypothese te toetsen, wordt in de volgende paragraaf uitgelegd. Wat echter bij het toetsen van hypothesen altijd enorm belangrijk is, is het verschil tussen correlatie en causaliteit. Deze twee begrippen worden in veel onderzoeken ten onrechte door elkaar gehaald. Het verwarren van deze begrippen maakt je onderzoek echter waardeloos! Correlatie betekent alleen maar dat twee variabelen ‘samen optrekken’. Als de ene variabele stijgt, daalt bijvoorbeeld de andere. Dit hoeft echter op geen enkele wijze te betekenen dat het stijgen van de ene variabele het dalen van die andere veroorzaakt. Als er van dat laatste wel sprake is dan is er sprake van een causaal verband, van een oorzaakgevolg relatie. Een voorbeeld:

In de lente worden er meer kinderen geboren dan in de winter. In de lente vliegen er ook meer ooievaars door de lucht dan in de winter. Die twee fenomenen gaan dus gelijk op. Als er veel ooievaars vliegen dan worden er immers ook meer kinderen geboren. Er is dus sprake van correlatie. Uiteraard is er geen oorzaak-gevolg relatie. Er worden niet meer kinderen geboren doordat er meer ooievaars rondvliegen! Er is dus geen sprake van een causaal verband.

Correlatie kan zowel positief zijn (waarbij twee variabelen tegelijk stijgen en dalen) of negatief (waarbij de ene variabele stijgt en de andere daalt).

Tip: Gebruik je gezonde verstand om een duidelijk onderscheid te maken tussen correlatie en causaliteit.

Hypothese toetsen

Sidebar