Penyebab dan korelasi adalah istilah yang sering disalahartikan atau digunakan secara tidak benar. Korelasi berarti hubungan antara dua atau lebih hal: ketika satu meningkat, yang lain meningkat, atau ketika satu meningkat, yang lain berkurang. Penyebab adalah sesuatu yang menghasilkan akibat; misalnya, memanaskan air sampai suhu tertentu akan membuatnya mendidih. Poin krusialnya adalah bahwa korelasi antara dua hal tidak selalu berarti bahwa yang satu menyebabkan yang lain. Jika ada hubungan antara dua fenomena, A dan B, bisa jadi A menyebabkan B, atau bisa jadi B penyebab A; kemungkinan lain adalah bahwa beberapa faktor lain adalah alasan untuk A dan B, atau bahwa mereka memiliki penyebab independen yang kebetulan berjalan secara paralel.
Korelasi
Para peneliti yang mencoba menemukan alasan untuk berbagai hal akan sering menggunakan metode statistik untuk menetapkan korelasi: ini mungkin langkah pertama untuk menetapkan penyebabnya. Ilmuwan dan ahli statistik dapat menggunakan rumus untuk menentukan kekuatan hubungan antara dua fenomena. Ini memberikan angka, yang dikenal sebagai kuadrat dari koefisien korelasi, atau R2, yang selalu terletak antara 0 dan 1, dengan nilai yang lebih dekat ke 1 menunjukkan korelasi yang lebih kuat.
Ketika nilai R2 tinggi, hubungan ini mungkin perlu diselidiki lebih lanjut; namun, para peneliti harus berhati-hati dalam mengambil kesimpulan. Adalah mungkin untuk mengidentifikasi segala macam korelasi yang kuat, tetapi tidak berarti. Dalam satu contoh yang sangat terkenal, R2 untuk jumlah kematian di jalan raya di AS antara tahun 1996 dan 2000, dan jumlah lemon yang diimpor dari Meksiko selama periode yang sama, adalah 0.97 — korelasi yang sangat kuat — tetapi sangat tidak mungkin bahwa satu menyebabkan yang lain.
Sebuah korelasi, terutama ketika dilaporkan di media, sering digambarkan sebagai “tautan”, yang dapat menyesatkan, karena dapat diartikan bahwa salah satu faktor menyebabkan yang lain. Misalnya, sebuah penelitian yang menemukan bahwa pria yang minum empat cangkir teh hijau sehari memiliki risiko stroke yang lebih rendah daripada mereka yang tidak meminumnya mungkin menghasilkan judul “Teh Hijau Mengurangi Risiko Stroke.” Ini menyiratkan bahwa minum teh hijau secara langsung akan menurunkan risiko stroke, tetapi itu tidak dibuktikan oleh penelitian. Faktor lain, seperti penelitian yang dilakukan pada pria di Jepang yang memiliki pola makan dan kebiasaan olahraga yang berbeda dari pria di negara Barat, dapat mempengaruhi hasil. Meskipun mungkin ada hubungan kausal yang lebih langsung di sini, studi yang lebih luas akan diperlukan dan lebih banyak variabel perlu dipertimbangkan.
Menyebabkan
Jika faktor A bertanggung jawab atas faktor B, akan ada korelasi yang kuat antara keduanya, tetapi belum tentu sebaliknya. Membuktikan tanpa keraguan bahwa A bertanggung jawab atas B membutuhkan lebih dari sekadar nilai R2 yang tinggi. Setelah membangun hubungan yang kuat, peneliti kemudian perlu menemukan ide-ide tentang bagaimana A dapat mempengaruhi B kemudian menguji ide-ide ini dengan eksperimen. Sering kali lebih dari satu kemungkinan penyebab dapat diidentifikasi. Dalam hal ini, metode yang baik adalah melakukan eksperimen di mana semua kecuali satu faktor tetap konstan, dan kemudian menentukan faktor yang bertanggung jawab atas efek ini.
Misalnya, tanaman yang tumbuh di iklim sedang mungkin tidak aktif selama musim dingin, dan mulai tumbuh di musim semi. Satu teori adalah bahwa peningkatan suhu rata-rata memicu pertumbuhan, sementara yang lain mungkin bahwa periode siang hari yang lebih lama bertanggung jawab. Untuk menentukan kasusnya, satu sampel tanaman mungkin mengalami peningkatan suhu dan jam siang hari yang konstan, sementara yang lain mungkin mengalami suhu konstan dan peningkatan siang hari. Penyebabnya kemudian dapat ditentukan dari set tanaman mana yang mulai tumbuh. Jika tidak ada set yang mulai tumbuh, eksperimen ketiga mungkin dilakukan, di mana suhu dan siang hari meningkat; jika ini menghasilkan pertumbuhan, maka para peneliti mungkin menyimpulkan bahwa kombinasi dari kedua faktor tersebut diperlukan.
Dalam beberapa kasus, penyebab tertentu akan selalu menghasilkan akibat tertentu; misalnya, gravitasi bumi akan selalu membuat benda jatuh jika tidak ada gaya lain yang bekerja padanya. Namun, dalam kasus lain, efeknya tidak dijamin. Diketahui bahwa radiasi pengion dan bahan kimia tertentu adalah penyebab kanker, tetapi tidak semua orang yang terpapar faktor-faktor ini akan mengembangkan penyakit, karena ada unsur kebetulan yang terlibat. Kedua faktor tersebut dapat mengubah DNA, dan terkadang hal ini akan mengakibatkan sel menjadi kanker, tetapi hal ini tidak akan terjadi setiap saat.
Namun, jika seseorang memplot tingkat paparan faktor-faktor ini terhadap kejadian kanker dalam sampel besar dari orang-orang yang serupa, korelasi yang kuat akan diharapkan.
Meskipun peneliti memiliki kriteria untuk mencari kemungkinan penyebab suatu fenomena berdasarkan kekuatan korelasi, faktor dengan nilai R2 tertinggi belum tentu yang bertanggung jawab. Para ilmuwan dan peneliti akan menolak faktor-faktor yang menunjukkan korelasi yang lemah, tetapi, sebagaimana dicatat, faktor-faktor yang sama sekali tidak relevan dapat menghasilkan R2 yang sangat tinggi, seperti halnya faktor-faktor yang muncul untuk alasan yang sama dengan hal yang sedang diselidiki. Oleh karena itu, kemungkinan A menyebabkan B tidak selalu sebanding dengan kekuatan korelasi.
Kebingungan Penyebab dan Korelasi
Banyak kebingungan antara sebab dan hasil korelasi dari cara temuan dilaporkan di media. Suatu hubungan dapat digambarkan sebagai “penyebab” — mungkin dilaporkan bahwa video game kekerasan menyebabkan perilaku kekerasan, ketika semua yang ditemukan adalah korelasi, misalnya. Mungkin orang yang agresif lebih cenderung memainkan permainan kekerasan, sehingga orang seperti itu akan berperilaku lebih agresif dengan atau tanpa pengaruh permainan.
Penelitian telah menunjukkan bahwa permainan kekerasan dapat mempengaruhi agresi. Ini juga menunjukkan bahwa sejumlah faktor lain mungkin bertanggung jawab atas perilaku kekerasan, di antaranya, status sosial ekonomi yang lebih buruk, penyakit mental, masa kanak-kanak yang kasar, dan pola asuh yang buruk. Mungkin, permainan tersebut dapat meningkatkan kemungkinan perilaku kekerasan pada individu dengan kecenderungan agresi yang dihasilkan dari faktor lain, tetapi menyatakan bahwa video game kekerasan menyebabkan perilaku kekerasan tidak dibenarkan oleh fakta yang diketahui.
Kesehatan adalah area lain di mana kebingungan dapat muncul. Mereka yang membaca atau mendengar banyak hal yang telah dilaporkan sebagai penyebab, atau dikaitkan dengan, kanker mungkin tidak akan pernah makan, minum, atau meninggalkan rumah mereka lagi. Sebuah “penyebab” mungkin hanya korelasi, dan “tautan” hanya itu: tidak mengidentifikasi penyebab pasti kanker. Banyak penelitian sedang dilakukan tentang alasan mengapa kanker berkembang, dan para ilmuwan sering menemukan tautan, tetapi ketika ini dilaporkan di media, orang harus melihat atau mendengarkan dengan cermat kata-kata yang memenuhi syarat seperti “mungkin,” “mungkin meningkat,” atau “bisa berdampak,” sebelum menarik kesimpulan apa pun.