데이터 분석 세계에서 중요한 측면은 상관관계와 인과관계의 차이입니다. 종종 해당 분야의 전문가라도 상관관계가 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지에 따라 상관관계를 인과관계로 해석하는 실수를 저지를 수도 있습니다.
두 용어로 인해 혼란을 겪고 성급하게 잘못된 결론을 내리는 일을 방지하려면 어떻게 해야 합니까?
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데이터 분석에서 상관관계와 인과관계가 어떻게 다른 의미를 갖는지 알아보세요.
둘 중 하나를 잘못 판단하면 잘못된 결론을 내리고 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
상관관계란 무엇인가
상관관계란 두 변수가 갖는 통계적 관계를 말합니다. 이는 한 변수가 다른 변수에 대해 변경되는 정도를 나타냅니다. -1에서 1 사이의 상관 계수는 관계의 강도를 설명하는 데 사용됩니다.
- 1에 가까운 값은 강한 양의 상관관계를 의미합니다(하나가 증가하면 다른 하나도 증가함).
- 0에 가까운 값은 상관관계가 거의 또는 전혀 없음을 의미합니다.
- -1에 가까운 값은 강한 음의 상관관계를 의미합니다(하나가 증가하면 다른 하나는 감소함).
예를 들어, 연구에서는 아이스크림 판매와 자동차 사고 사이의 상관관계를 찾을 수 있습니다. 통계적 관계가 있을 수 있지만 이것이 두 가지가 관련되어 있음을 의미하지는 않습니다.
인과관계란 무엇인가
인과관계란 한 사건이 다른 사건에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 이는 원인과 결과의 관계를 확립합니다. 즉, 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 직접적으로 초래합니다.
따라서 인과관계를 입증하려면 단순한 분석을 넘어 해당 분야의 전문 지식과 더 많은 데이터를 포함하는 심층적인 탐색이 필요합니다.
주목할만한 예는 흡연이 폐암을 유발한다는 것을 입증하는 데 걸린 시간입니다. 증거는 통계적 상관관계를 넘어 통제된 연구, 반복적인 검증 및 생물학적 증거에 의존했습니다.
사람들이 두 용어를 혼동하는 이유
일부 사람들이 상관관계와 인과관계를 혼동하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 그들은:
- 허위 상관 관계: 두 변수는 단순히 우연의 일치로 상관 관계가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 자동차 판매 수는 익사 사고와 상관 관계가 있는 것처럼 보일 수 있지만 서로 관련이 없습니다.
- 세 번째 변수: 세 번째 변수는 두 개의 상관 변수에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 아이스크림 판매 및 익사 사고는 비례적으로 증가할 수 있습니다. 그러나 데이터가 여름에 수집되었을 수 있으므로 따뜻한 날씨가 혼란스러운 변수가 될 수 있습니다.
- 역인과성: 상관 관계는 영향의 방향을 직접 지정하지 않습니다. 고등교육은 종종 개인의 소득 수준과 연관되어 있습니다. 그러나 소득은 개인이 받은 교육 수준에도 영향을 미칠 수 있습니다.
따라서 이러한 이유를 인식하는 것은 데이터 과학에 중요합니다.
상관관계와 인과관계를 구별하는 방법
단순한 상관관계를 넘어서 인과관계가 존재하는지 이해하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
- 도메인 지식 보유: 해당 분야와 기본 메커니즘에 대한 깊은 이해에서 시작됩니다. 이를 통해 관계를 명확히 할 수 있습니다.
- 빈번한 실험: 무작위 A/B 테스트는 변수를 분리하고 인과관계가 존재하는지 여부를 설정합니다.
이러한 전략을 따르면 정보에 기초한 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
결론: 인과관계에 대한 상관관계를 혼동하지 마십시오
상관 관계는 데이터의 추세와 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 인과 관계를 확립하려면 도메인 전문 지식, 통제된 실험 등이 필요합니다.
두 용어 사이의 미묘한 차이를 이해하면 데이터 기반 결정이 현실에 근거할 수 있습니다.
