『相関がある=因果関係がある』ではない、統計学の最重要原則を学びます。
相関と因果は別物。
これを混同するのが統計を学ぶ上で最初の落とし穴なの。
えっ、どう違うの?
因果は『AがBを引き起こす』という直接的な関係のことね。
一方の相関は、単に『AとBが一緒に動く』だけなのよ。
有名な例だと、アイスクリームの売上と水難事故の発生数には強い正の相関があるの。
でも『アイスを食べると溺れる』わけではないでしょう?
あっ、じゃあ夏っていう第三の要因が、両方を引き起こしてるんですねぇ♪
補足すると、これを擬似相関(疑似相関)と呼ぶの。
第三の要因(交絡因子)が原因で、見かけ上の相関が生じるわ。
他にも、(1)逆因果(BがAを引き起こす)、(2)偶然の相関(サンプル数が少ない)、(3)選択バイアスなども注意が必要よ。
逆因果って…『よく運動する人ほど健康』じゃなくて、『健康だから運動できる』のかも?
みたいな感じですかぁ?
それが逆因果ね。
原因と結果が逆かもしれない、という視点なの。
運動が健康をつくるのか、健康だから運動できるのか、相関だけでは決められないわ。
なるほど、相関があっても『なぜ?』を必ず考えるってことだね!
試験では、選択肢に『相関が強いので因果関係があると言える』のような断定を1つ混ぜて、それが誤りと見抜けるかを問うのが鉄板なのよ。
確認クイズ
次のうち擬似相関の例として最も適切なものはどれか。
- 勉強時間と試験得点(勉強がスコアを上げる)
- アイスクリームの売上と水難事故(夏という第三の要因)
- 薬の投与と病気の改善(薬の効果)
- 労働時間と収入(時間が収入を生む)
こたえを見る
正解: 2. アイスクリームの売上と水難事故(夏という第三の要因)
アイスクリームの売上と水難事故は『夏』という第三の要因(交絡)が両方を引き起こす擬似相関の代表例です。