Risicowaarschuwing: CFDs are complex instruments and come with a high risk of losing money rapidly due to leverage. 35.45% of retail investor accounts lose money when trading CFDs. You should consider whether you understand how CFDs work and

EDUCATION

Causality versus Correlation: Onderzoeksnotities | TIOmarkets

BY Jeroen van Dijk

|december 23, 2025

Wat is het verschil tussen causaliteit en correlatie?

Stel je voor: je merkt dat elke keer als mensen ijs kopen, het aantal verdrinkingen stijgt. Betekent dat dat ijs eten verdrinkingen veroorzaakt? Niet per se. Dit is een klassiek voorbeeld van het verschil tussen causaliteit en correlatie.

Correlatie betekent simpelweg dat twee dingen samen lijken te veranderen. Causaliteit daarentegen betekent dat het ene ding daadwerkelijk het andere veroorzaakt. Het is een cruciaal onderscheid, vooral in onderzoek en data-analyse, omdat het verkeerde conclusies kan voorkomen.

Correlatie uitgelegd

Correlatie is een statistische maat die aangeeft hoe sterk twee variabelen samen veranderen. Als de ene variabele stijgt terwijl de andere ook stijgt, spreken we van een positieve correlatie. Daalt de ene terwijl de andere stijgt, dan is er sprake van een negatieve correlatie.

Een paar voorbeelden van correlaties:

Het aantal verkochte zonnebrillen en de temperatuur stijgen samen in de zomer.
Het aantal uren dat iemand studeert en de behaalde cijfers kunnen positief correleren.
Een negatieve correlatie kan zijn: hoe meer tijd iemand op sociale media doorbrengt, hoe minder tijd hij aan sport besteedt.

Causaliteit uitgelegd

Causaliteit betekent dat de verandering in de ene variabele direct leidt tot een verandering in een andere variabele. Bijvoorbeeld, als je meer water geeft aan een plant, groeit deze sneller. Hier is water geven de oorzaak, en de groei van de plant het gevolg.

Het vaststellen van causaliteit vereist vaak experimenten of diepgaand onderzoek, omdat er veel factoren kunnen meespelen die een correlatie kunnen beïnvloeden zonder dat er een oorzakelijk verband is. Dit kan bijvoorbeeld het geval zijn in de geneeskunde, waar het belangrijk is om te begrijpen of een bepaalde behandeling daadwerkelijk de oorzaak is van een verbetering in de gezondheid van patiënten, of dat andere factoren, zoals levensstijl of genetica, ook een rol spelen.

Een ander voorbeeld van causaliteit kan worden gevonden in economische studies. Stel je voor dat een land investeert in infrastructuur, zoals wegen en bruggen. Dit kan leiden tot een toename van de werkgelegenheid en economische groei. Hier is de investering in infrastructuur de oorzaak, en de economische groei het gevolg. Het is essentieel om deze oorzakelijke verbanden goed te begrijpen, zodat beleidsmakers weloverwogen beslissingen kunnen nemen die de samenleving ten goede komen.

Waarom is het onderscheid belangrijk?

In onderzoek en besluitvorming is het cruciaal om niet zomaar correlaties als oorzaken te interpreteren. Dit kan leiden tot verkeerde beslissingen of misleidende conclusies.

Praktijkvoorbeeld: Gezondheidsonderzoek

Stel dat een studie vindt dat mensen die dagelijks koffie drinken minder kans hebben op bepaalde ziekten. Dit is een correlatie, maar betekent het dat koffie drinken de ziekte voorkomt? Misschien drinken mensen die gezond leven ook vaker koffie, of zijn er andere factoren in het spel.

Om causaliteit vast te stellen, zou men moeten onderzoeken of het daadwerkelijk het koffie drinken is dat de ziekte voorkomt, bijvoorbeeld door gecontroleerde experimenten.

Risico's van verkeerde interpretaties

Verkeerde beleidsbeslissingen: Als een overheid beleid baseert op correlaties zonder causaliteit te controleren, kunnen middelen verkeerd worden ingezet.
Misleidende marketing: Bedrijven kunnen correlaties gebruiken om producten te promoten zonder bewijs van effectiviteit.
Persoonlijke keuzes: Mensen kunnen verkeerde gezondheids- of financiële beslissingen nemen op basis van onjuiste aannames.

Een ander voorbeeld van de gevaren van verkeerde interpretaties is te vinden in de sociale wetenschappen. Stel je voor dat een onderzoek aantoont dat er een sterke correlatie bestaat tussen het aantal uren dat jongeren op sociale media doorbrengen en hun gevoelens van eenzaamheid. Dit zou kunnen leiden tot de conclusie dat sociale media de oorzaak zijn van eenzaamheid. Echter, het is ook mogelijk dat jongeren die zich eenzaam voelen, meer tijd op sociale media doorbrengen als een manier om verbinding te zoeken. Het is essentieel om verder te kijken dan de cijfers en de context van de gegevens te begrijpen.

Daarnaast kunnen verkeerde interpretaties ook invloed hebben op de publieke opinie. Wanneer media onterecht correlaties als oorzaken presenteren, kan dit leiden tot een verkeerd beeld van de werkelijkheid. Dit kan zelfs maatschappelijke gevolgen hebben, zoals het stigmatiseren van bepaalde groepen of het creëren van onterecht angst voor bepaalde gedragingen of producten. Het is daarom van groot belang dat zowel onderzoekers als het publiek kritisch blijven en de nuance van data begrijpen.

Hoe onderscheid je causaliteit van correlatie?

Het herkennen van causaliteit vraagt om kritisch denken en goede onderzoeksmethoden. Er zijn een aantal technieken en criteria die hierbij helpen.

1. Tijdvolgorde

De oorzaak moet altijd voorafgaan aan het gevolg. Als je wilt bewijzen dat A B veroorzaakt, moet A eerst plaatsvinden.

2. Controleer op confounders

Confounders zijn verborgen variabelen die de relatie tussen twee variabelen beïnvloeden. Bijvoorbeeld, het verband tussen ijsverkoop en verdrinkingen wordt beïnvloed door de temperatuur.

3. Experimenteel onderzoek

Randomized Controlled Trials (RCT's) zijn de gouden standaard om causaliteit vast te stellen. Hierbij worden deelnemers willekeurig verdeeld over een test- en controlegroep om het effect van een variabele te meten.

4. Statistische methoden

Er bestaan geavanceerde technieken zoals regressieanalyse, path-analyse en instrumentele variabelen die helpen om causaliteit te onderzoeken, maar deze vereisen vaak specialistische kennis.

Naast de eerder genoemde technieken is het ook belangrijk om kwalitatieve onderzoeksmethoden te overwegen. Interviews en focusgroepen kunnen waardevolle inzichten bieden in de context en de mechanismen achter de waargenomen relaties. Door de ervaringen en perspectieven van individuen te verzamelen, kan men beter begrijpen hoe en waarom bepaalde variabelen elkaar beïnvloeden, wat kan helpen om de causaliteit verder te verhelderen.

Daarnaast is het van belang om de resultaten van verschillende studies te vergelijken. Meta-analyses kunnen een breder beeld geven van de causaliteit door gegevens van meerdere onderzoeken samen te voegen. Dit helpt niet alleen om de consistentie van de bevindingen te beoordelen, maar ook om eventuele discrepanties te identificeren die verder onderzoek vereisen. Het combineren van verschillende benaderingen en methoden kan dus leiden tot een robuuster begrip van de complexe relaties tussen variabelen.

Toepassing in financiële markten en TIOmarkets.eu

Bij het handelen op financiële markten, zoals via platforms als TIOmarkets.eu, is het belangrijk om het verschil tussen causaliteit en correlatie te begrijpen. Veel traders en analisten gebruiken historische data om beslissingen te nemen, maar correlaties in data betekenen niet automatisch dat een bepaalde factor de prijsbewegingen veroorzaakt.

Voorbeelden in trading

Een stijging in olieprijzen kan samenhangen met een stijging van de aandelenkoersen in energiebedrijven. Dit is een correlatie, maar het betekent niet dat de olieprijs direct de aandelenkoers veroorzaakt.
Economische indicatoren zoals werkloosheidscijfers kunnen correleren met valutabewegingen, maar er kunnen meerdere factoren meespelen.

Hoe TIOmarkets.eu helpt bij het analyseren

correlation-breakdown-risicos">TIOmarkets.eu biedt geavanceerde tools en data-analyse mogelijkheden waarmee traders beter inzicht kunnen krijgen in marktbewegingen. Door gebruik te maken van grafieken, indicatoren en nieuwsfeeds kunnen gebruikers beter beoordelen of een verband tussen variabelen mogelijk oorzakelijk is of slechts een toevallige correlatie.

Daarnaast biedt het platform educatieve bronnen en webinars die traders helpen om hun kennis over marktwerking en data-analyse te verdiepen, wat essentieel is om verstandige handelsbeslissingen te nemen.

Een ander belangrijk aspect van TIOmarkets.eu is de mogelijkheid om demo-accounts te openen. Dit stelt nieuwe traders in staat om de platformfunctionaliteiten en de dynamiek van de markten te verkennen zonder financieel risico. Door te oefenen met virtueel geld kunnen ze verschillende strategieën uitproberen en leren hoe ze de tools effectief kunnen gebruiken om hun handelsvaardigheden te verbeteren.

Bovendien heeft TIOmarkets.eu een actieve community van traders die hun ervaringen en inzichten delen. Dit kan bijzonder waardevol zijn, omdat het traders in staat stelt om van elkaar te leren en verschillende perspectieven op marktanalyses en handelsstrategieën te verkennen. Het uitwisselen van ideeën en het bespreken van trends kan leiden tot een dieper begrip van de markten en kan traders helpen om beter geïnformeerde beslissingen te nemen.

Veelvoorkomende valkuilen en hoe ze te vermijden

Zelfs ervaren onderzoekers en traders kunnen in de val van correlatie versus causaliteit trappen. Hier zijn enkele tips om dit te voorkomen.

Valkuil 1: Te snel conclusies trekken

Het zien van een patroon betekent niet automatisch dat het een oorzaak-gevolg relatie is. Neem altijd de tijd om data te onderzoeken en mogelijke alternatieve verklaringen te overwegen.

Valkuil 2: Vergeten van externe factoren

Er kunnen altijd externe factoren zijn die de relatie beïnvloeden. Bijvoorbeeld, een economische crisis kan zowel de werkloosheid als de aandelenmarkt beïnvloeden, waardoor deze twee variabelen gecorreleerd lijken zonder directe causaliteit.

Valkuil 3: Overmatig vertrouwen op statistische correlaties

Statistische correlaties kunnen soms ontstaan door toeval, vooral bij grote datasets. Het is belangrijk om correlaties te valideren met meerdere bronnen en methoden.

Bijvoorbeeld, in de wereld van de financiële markten kan een schijnbare correlatie tussen twee activa ontstaan door een derde variabele die beide beïnvloedt. Dit kan leiden tot verkeerde investeringsbeslissingen. Het is cruciaal om niet alleen naar de cijfers te kijken, maar ook naar de onderliggende economische principes en marktdynamiek die deze cijfers aandrijven. Het gebruik van regressieanalyse en andere statistische technieken kan helpen om de echte relaties tussen variabelen beter te begrijpen.

Bovendien is het nuttig om regelmatig je aannames en analyses te herzien. De markten zijn dynamisch en wat vandaag waar is, kan morgen veranderen. Door voortdurend te leren en je strategieën aan te passen aan nieuwe informatie, kun je beter voorbereid zijn op onverwachte schommelingen en valkuilen vermijden. Het bijhouden van economische indicatoren en nieuws kan ook waardevolle context bieden die je analyses kan verrijken.

Samenvatting en praktische tips

Het verschil tussen causaliteit en correlatie is fundamenteel voor het begrijpen van data en het nemen van weloverwogen beslissingen. Correlatie laat zien dat twee dingen samen veranderen, causaliteit betekent dat het ene het andere veroorzaakt.

Enkele praktische tips:

Vraag altijd: “Is er een logische reden waarom dit verband oorzakelijk zou kunnen zijn?”
Zoek naar bewijs van tijdvolgorde en sluit confounders uit.
Gebruik betrouwbare bronnen en methoden om causaliteit te onderzoeken.
Wees kritisch op data en conclusies, vooral in complexe omgevingen zoals financiële markten.

Door deze aanpak kunnen gebruikers van platforms zoals TIOmarkets.eu hun analyses verbeteren en beter geïnformeerde beslissingen nemen.

Risicowaarschuwing: CFD's zijn complexe instrumenten en brengen een hoog risico met zich mee dat u snel geld verliest te benutten. 35,45% van de rekeningen van particuliere beleggers verliest geld bij het handelen in CFD's. U moet overwegen of u begrijpt hoe CFD's werken en of u dat kunt kunt u zich veroorloven het grote risico te lopen uw geld te verliezen.

image-0fde21980416f2a02082da833dede3691bcf3ec4-1024x1024-png

Jeroen van Dijk

Jeroen van Dijk is een ervaren marktanalist gespecialiseerd in forex, indices en grondstoffen. Met meer dan tien jaar ervaring in de financiële markten combineert hij fundamentele en technische analyse om complexe marktbewegingen begrijpelijk te maken voor traders van elk niveau.