データ分析の世界における重要な側面は、相関関係と因果関係の違いです。多くの場合、その分野の専門家でさえ、相関関係が密接に関連しているため、相関関係を因果関係として解釈するという間違いを犯す可能性があります。
2 つの用語による混同を避け、誤った結論に飛びつかないようにするにはどうすればよいでしょうか?
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データ分析において相関関係と因果関係がどのように異なる意味を持つかを発見します。
一方を他方と取り違えると、誤った結論や誤った判断につながる可能性があります。
相関関係とは
相関とは、2 つの変数が持つ統計的な関係を指します。これは、一方の変数が他方の変数に対してどの程度変化するかを表します。 –1 から 1 の範囲の相関係数は、関係の強さを説明するために使用されます。
- 1 に近い値は、強い正の相関関係 (一方が増加すると他方も増加する) を意味します。
- 0 に近い値は、相関関係がほとんどまたはまったくないことを意味します。
- -1 に近い値は、強い負の相関関係を意味します (一方が増加すると、もう一方は減少します)。
たとえば、アイスクリームの販売と自動車事故との相関関係が研究で判明する可能性があります。統計的な関係がある可能性がありますが、それは 2 つが関連していることを意味するものではありません。
因果関係とは
因果関係は、ある出来事が別の出来事に直接影響を与えることを示唆しています。これは原因と結果の関係を確立します。つまり、1 つの変数の変化が他の変数の変化を直接もたらします。
したがって、因果関係を証明するには単純な分析を超え、その分野の専門知識とより多くのデータを含むより深い調査が必要です。
注目に値する例は、喫煙が肺がんの原因であることを証明するまでにどれくらいの時間がかかったのかということです。この証明は統計的相関関係を超え、対照研究、反復検証、生物学的証拠に基づいています。
なぜ人々はこの 2 つの用語を混同するのか
相関関係を因果関係と混同する人がいる理由は数多くあります。彼らです：
- 偽の相関: 2 つの変数が単に偶然に相関している可能性があります。たとえば、自動車の販売台数は水難事故と相関があるように見えるかもしれませんが、それらは無関係です。
- 3 番目の変数: 3 番目の変数が 2 つの相関変数に影響を与えている可能性があります。たとえば、アイスクリームの売上と溺死事件が比例して増加する可能性があります。しかし、データは夏に収集された可能性があり、温暖な気候が混乱を招く変数となっている。
- 逆因果関係: 相関関係は影響の方向を直接指定しません。高等教育は多くの場合、個人の収入レベルに関連しています。しかし、収入は受けた教育のレベルにも影響を与える可能性があります。
したがって、これらの理由を認識することがデータ サイエンスにとって重要です。
相関関係と因果関係を区別する方法
単純な相関関係を超えて因果関係が存在するかどうかを理解する方法はたくさんあります。
- ドメインの知識を持つ: それは、その分野とその基礎となるメカニズムを深く理解することから始まります。これにより、関係を明確にすることができます。
- 頻繁な実験: ランダム化された A/B テストにより変数が分離され、因果関係が存在するかどうかが確立されます。
これらの戦略に従うことは、十分な情報に基づいたデータに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
結論: 相関関係と因果関係を混同しないでください
相関関係は、データの傾向とパターンを特定するのに役立ちます。ただし、因果関係を確立するには、その分野の専門知識、管理された実験などが必要です。
2 つの用語のニュアンスを理解することで、データに基づいた意思決定が現実に基づいて行われるようになります。
