论文的编制错误的关联和因果关系在说明统计结果时可能是最古老的常见错误。在科学上，相关通常用于探索两个变量之间的关系。
在发现两个变量之间存在显著的关联时，容易认为一个变量是另一个变量变化的原因。但是，这是不正确的。因为两个变量的协作，必然不一定存在因果关系。即使有这个可能性也是这样。
分享搜索论文的重要技能。例如，各个国家的年巧克力消费量与诺贝尔奖获奖者数之间的显著关联（r（df=20）=.79；p<0.001），曾经让我们认为巧克力消费量是希望贝尔奖获奖者出生的营养基础。
只是不能作为因果关系的证据使用的关联。相关的存在可能反映了正或负的因果关系，但可能是由共同的原因引起的，或者只是偶然。如何发现错误，不是由操作引起研究人员报告的两个或多个变量之间的关系，而是通过进行因果推测，可能将相关关系和因果关系混同。
的研究人员只在正确操作变量的情况下进行因果推测。尽管如此，还是要注意无关变量的影响。
论文如何免费查重量，如何找到一个免费论文查重网站入口？在初稿中，选择高价格性能比的免费论文检测系统，如论文和狗论文等，选择错误的方法来解决比较好。如果可能，研究人员通过测试竞争模式，测试这两个变量与第三变化量的关系，进一步支持其解释。例如，使用结构方程模型或中介。在分析（假设具有足够的统计测试能力）或随机对照实验中直接操作目标变量。如果证据只是证明相关，就必须避免因果关系。
