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假設團隊認為很多錯誤的訂單都是銷售人員在訂單管理過程中的失誤造成的，這可能解釋了一些錯誤的訂單，但并不能解釋不熟悉訂單細節的客戶(小商人和新電腦用戶)會犯更多錯誤的現象。如果訂單管理系統有問題，你應該認為對所有客戶的影響都是一樣的。因此，假設訂單管理系統是問題的原因，這可能解釋了看得見的問題(如有缺陷的訂單)，但不能解釋看不見的問題:小企業訂單和新計算機用戶的訂單有更多的錯誤。

為了使假設的理由為真，它必須通過邏輯測試來解釋從數據中反映出來的可見和潛在的問題。當然，這些潛在的問題還沒有暴露出來。

分析和確定因果關系最常用的統計方法是散點圖(或散點圖)和相關分析。判斷原因x和結果y的相關程度，我們通常可以從散點圖中得到一個大概的印象，然后用精確的計算進行回歸分析和相關分析，得到一定的統計模型。當然也有可能最后確定兩者沒有關系，沒有模式。

散點圖提供了一種驗證因果假設的方法，從幾對數據中驗證自變量X和因變量Y之間是否存在相關性。配對數據顧名思義就是X和Y來自同一個被觀察的個體，“配對”本身就反映了兩個變量之間的關系，可能只是表面上的關聯，也可能是潛在的因果關系。例如，如果一個系統要在某個項目中構建，系統的復雜性(X是變量或潛在原因)和構建系統所需的時間(Y是輸出或結果)之間存在因果關系。一般來說，以一批配對數據(X，Y)為平面坐標系中的坐標，可以形成散點圖，其相關性在圖中顯示，如下圖所示。