散布图呈现强相关,说明两个变量间有显著的因果关系。

**解析：** 这句话是**错误**的。 **理由如下：** 1. **相关不等于因果（Correlation does not imply Causation）：** 散布图（散点图）中呈现强相关，仅说明两个变量之间存在显著的**统计关联性**或**线性关系**。也就是说，当一个变量变化时，另一个变量也倾向于以某种可预测的方式变化。但这并不能直接证明其中一个变量的变化是导致另一个变量变化的原因。 2. **可能存在其他解释：** 两个变量之间出现强相关，可能有以下几种情况，而不仅仅是因果关系： * **第三变量（混杂因素）影响：** 两个变量可能都受到第三个未被观察到的变量的影响。例如，“冰淇淋销量”和“溺水事故数量”呈强正相关，但这并不意味着吃冰淇淋导致溺水，而是因为“夏季高温”这个第三变量同时导致了两者增加。 * **反向因果：** 即使存在因果关系，也可能是 B 导致 A，而不是 A 导致 B。 * **巧合：** 在某些情况下，数据之间的相关性可能是偶然产生的，尤其是在样本量较小或数据挖掘过程中。 3. **确定因果关系需要更多证据：** 要确立因果关系，通常需要通过**控制实验**（如随机对照试验）、严谨的理论推导、排除混杂因素以及时间先后顺序的验证等科学方法，而仅仅依靠观察性数据中的散布图是不够的。 **结论：** 散布图显示的强相关只能说明变量间存在关联，不能直接推断出因果关系。因此，原题说法错误。