Diferencia entre revisiones de «Relación espuria»

Un caso bien conocido de relación espuria puede encontrarse en la literatura de series de tiempo, donde una regresión espuria es una regresión que proporciona pruebas estadísticas engañosas de una relación lineal entre variables independientes no estacionarias. De hecho, la no estacionalidad puede deberse a la presencia de una raíz unitaria en ambas variables <ref>{{Cita publicación|url=https://www.jstor.org/stable/10.2307/2341482?origin=crossref|título=Why do we Sometimes get Nonsense-Correlations between Time-Series?--A Study in Sampling and the Nature of Time-Series|apellidos=Yule|nombre=G. Udny|fecha=1926-1|publicación=Journal of the Royal Statistical Society|volumen=89|número=1|páginas=1|fechaacceso=2019-04-11 de abril de 2019|doi=10.2307/2341482}}</ref><ref>{{Cita libro|título=Essays in econometrics : collected papers of Clive W.J. Granger|url=https://www.worldcat.org/oclc/62887014|editorial=Cambridge University Press|fecha=2001|fechaacceso=2019-04-11 de abril de 2019|isbn=0511068891|oclc=62887014|apellidos=Granger, C. W. J. (Clive William John), 1934-2009.|apellidos2=Swanson, Norman R. (Norman Rasmus), 1964-|apellidos3=Watson, Mark W.}}</ref> En particular, es probable que dos variables económicas nominales cualesquiera estén correlacionadas entre sí, aun cuando ninguna de ellas tenga un efecto causal sobre la otra, ya que cada una de ellas equivale a una variable real multiplicada por el nivel de precios, y la presencia común del nivel de precios en las dos series de datos les confiere una correlación.

Otro ejemplo comúnmente observado es una serie de estadísticas holandesas que muestran una correlación positiva entre el número de cigüeñas que anidan en una serie de manantiales y el número de bebés humanos que nacen en ese momento. Por supuesto que no había una conexión causal; se correlacionaron entre sí sólo porque se correlacionaron con el clima nueve meses antes de las observaciones<ref>{{Cita libro|edición=2nd ed|título=Data collection and analysis|url=https://www.worldcat.org/oclc/297537627|editorial=SAGE Publications in association with the Open University|fecha=2006|fechaacceso=2019-04-11 de abril de 2019|isbn=9781848605039|oclc=297537627|apellidos=Sapsford, Roger.|apellidos2=Jupp, Victor.}}</ref>. ].Sin embargo, Höfer y otros (2004) demostraron que la correlación era más fuerte que las variaciones del tiempo, como pudo demostrar en Alemania tras la reunificación que, si bien el número de partos clínicos no estaba relacionado con el aumento de la población de cigüeñas, los partos fuera del hospital se correlacionaban con la población de cigüeñas<ref>{{Cita publicación|url=http://doi.wiley.com/10.1111/j.1365-3016.2003.00534.x|título=New evidence for the Theory of the Stork|apellidos=Hofer|nombre=Thomas|apellidos2=Przyrembel|nombre2=Hildegard|fecha=2004-1|publicación=Paediatric and Perinatal Epidemiology|volumen=18|número=1|páginas=88–92|fechaacceso=2019-04-11 de abril de 2019|idioma=en|issn=0269-5022|doi=10.1111/j.1365-3016.2003.00534.x|apellidos3=Verleger|nombre3=Silvia}}</ref>