相关性是一个重要的统计工具。 这种统计方法可以帮助我们确定和描述两个变量之间的关系。 但是，我们必须小心使用和正确解释关联。 其中一个警告就是永远记住相关并不意味着因果关系 。 还有其他方面的相关性，我们必须小心。 在处理相关性时，我们还必须谨慎对待生态关联。
生态相关性是基于平均值的相关性。 虽然这可能有帮助，有时甚至需要考虑，但我们必须小心，不要认为这种关联类型也适用于个人。
例一
我们将通过一些例子来说明生态关联的概念，并强调它不会被滥用。 两个变量之间的生态关联的一个例子是教育年数和平均收入。 我们可以看到，这两个变量之间的正相关性非常强：教育年数越高，平均收入水平就越高。 但是，如果认为这种相关性适用于个人收入，那将是一个错误。
当我们考虑具有相同教育水平的个人时，收入水平是分散的。 如果我们要构造这个数据的散点图，我们会看到点的扩散。
其结果是，教育与个人收入之间的相关性要比教育年数与平均收入之间的相关性弱得多。
例二
我们将考虑的另一个生态关联的例子涉及投票模式和收入水平。 在国家层面上，富裕国家倾向于为民主党候选人提供更高比例的投票权。
较穷的州对共和党候选人投票的比例较高。 对于个人而言，这种相关性会改变 大部分较贫穷的个人投票支持民主党，大部分富有的人投票支持共和党。
例三
生态相关性的第三个例子是我们观察每周锻炼的小时数和平均体重指数。 这里运动小时数是解释性变量，平均体重指数是反应。 随着运动的增加，我们预计体重指数会下降。 因此，我们会观察到这些变量之间的强烈负相关。 但是，当我们看个人层面时，相关性不会很强。
生态谬误
生态关联与生态谬误有关，是这种谬误的一个例子。 这种类型的逻辑谬误推断与群体有关的统计陈述也适用于该群体内的个人。 这是分裂谬误的一种形式，错误涉及个人团体的陈述。
辛普森的悖论是生态谬误出现在统计数据中的另一种方式。 辛普森的悖论是指两个个体或群体之间的比较。
我们将通过A和B来区分这两者。一系列测量结果可能表明变量总是具有较高的A值而非B值。但是，当我们对这个变量的值进行平均时，我们看到B大于A.
生态
生态这个术语与生态有关。 术语生态学的一个用途是指生物学的某个分支。 生物学的这部分研究有机体与环境之间的相互作用。 作为一个更大的事物的一部分，个体的这种考虑是这种类型的相关被命名的意义。
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