論文的編制錯誤的關聯(lián)和因果關系在說明統(tǒng)計結(jié)果時可能是最古老的常見錯誤。在科學上，相關通常用于探索兩個變量之間的關系。
在發(fā)現(xiàn)兩個變量之間存在顯著的關聯(lián)時，容易認為一個變量是另一個變量變化的原因。但是，這是不正確的。因為兩個變量的協(xié)作，必然不一定存在因果關系。即使有這個可能性也是這樣。
分享搜索論文的重要技能。例如，各個國家的年巧克力消費量與諾貝爾獎獲獎者數(shù)之間的顯著關聯(lián)（r（df=20）=.79；p<0.001），曾經(jīng)讓我們認為巧克力消費量是希望貝爾獎獲獎者出生的營養(yǎng)基礎。
只是不能作為因果關系的證據(jù)使用的關聯(lián)。相關的存在可能反映了正或負的因果關系，但可能是由共同的原因引起的，或者只是偶然。如何發(fā)現(xiàn)錯誤，不是由操作引起研究人員報告的兩個或多個變量之間的關系，而是通過進行因果推測，可能將相關關系和因果關系混同。
的研究人員只在正確操作變量的情況下進行因果推測。盡管如此，還是要注意無關變量的影響。
論文如何免費查重量，如何找到一個免費論文查重網(wǎng)站入口？在初稿中，選擇高價格性能比的免費論文檢測系統(tǒng)，如論文和狗論文等，選擇錯誤的方法來解決比較好。如果可能，研究人員通過測試競爭模式，測試這兩個變量與第三變化量的關系，進一步支持其解釋。例如，使用結(jié)構方程模型或中介。在分析（假設具有足夠的統(tǒng)計測試能力）或隨機對照實驗中直接操作目標變量。如果證據(jù)只是證明相關，就必須避免因果關系。
