L'associazione non va confusa con la causalità; se X causa Y , i due sono associati (dipendenti). Tuttavia, possono sorgere associazioni tra variabili in presenza (cioè, X causa Y) e assenza (cioè, hanno una causa comune) di una relazione causale, come abbiamo visto nel contesto delle reti bayesiane1.
Cosa rende causale un'associazione?
Forza dell'associazione – Più forte è l'associazione, o ampiezza del rischio, tra un fattore di rischio e l'esito, più è probabile che la relazione sia causale. Coerenza – Gli stessi risultati sono stati osservati tra popolazioni diverse, utilizzando diversi modelli di studio e in momenti diversi.
Quali sono le linee guida per giudicare se un'associazione è causale?
Le più importanti di queste linee guida sono 'forza' (è più probabile che un'associazione forte sia causale di una debole), 'coerenza' (si osserva un'associazione in studi diversi, in circostanze, tempi e luoghi diversi), 'gradiente biologico' (cioè dose-risposta – l'effetto dovrebbe tendere ad essere maggiore …
Le associazioni possono essere sia causali che non?
La parola, 'associata' è appropriata perché include relazioni sia causali che non causali. Tuttavia, è probabile che 'aumento del rischio' venga interpretato come una 'causa' perché se A aumenta il rischio di B, l'implicazione è che A causa B.
Qual è la differenza traun modello associativo e uno causale?
Mentre il sistema associativo collega semplicemente lo stimolo A e B, un modello causale proposizionale rappresenta come A e B sono correlati tra loro-per esempio, come causa precedente e effetto successivo (Perla e Russell, 2001).
