【データサイエンス基礎】相関関係と因果関係の違い

相関関係と因果関係

相関関係と因果関係は、データ分析や統計において非常に重要な概念です。

相関関係があることを因果関係があることと勘違いしている場面が非常に多く散見されます。これらの違いを理解することは、誤った結論を避けるために不可欠です。

本記事では、相関関係と因果関係の違いを具体例を交えて解説し、その見分け方についても紹介します。

相関関係とは何か？

相関関係とは、2つ以上の変数間に見られる統計的な関係のことです。

具体的には、ある変数が変化すると他の変数も変化する傾向がある場合、これらの変数間に相関があると言います。

例えば、アイスクリームの売上と気温には正の相関関係があります。気温が上がると、アイスクリームの売上も増加することがよくあります。

相関関係を定量化するためには、相関係数（correlation coefficient）を用います。相関係数は-1から1の範囲で値をとり、以下のように解釈されます。

\(+1\)：完全な正の相関（片方が増えるともう片方も必ず増える）
\(0\)：相関なし（片方の変化がもう片方に影響を与えない）
\(-1\)：完全な負の相関（片方が増えるともう片方は必ず減る）

相関係数 \(r\) は次の式で計算されます：

\(r = \displaystyle\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i – \bar{X})(Y_i – \bar{Y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (X_i – \bar{X})^2 \sum_{i=1}^{n} (Y_i – \bar{Y})^2}}\)

ここで、\(X_i\) と \(Y_i\) はそれぞれの変数の値、\(\bar{X}\) と \(\bar{Y}\) はそれぞれの変数の平均値を表します。

因果関係とは何か？

因果関係とは、ある変数（原因）が別の変数（結果）に直接影響を与える関係です。

つまり、原因が変わると結果も変わるという関係が因果関係です。

例えば、タバコを吸うことが肺がんのリスクを高めるというのは因果関係の一例です。

因果関係は相関関係に比べて強い主張を伴います。因果関係を立証するためには、実験や統計的手法を用いて外部要因を排除し、直接的な影響があることを示す必要があります。

相関関係と因果関係の違い

相関関係があるからといって、必ずしも因果関係があるとは限りません。

これは「相関関係は因果関係を意味しない」という統計学の基本原則に基づくものです。

例えば、アイスクリームの売上と溺死者数には正の相関がありますが、これはアイスクリームの消費が溺死を引き起こすという因果関係を示すものではありません。むしろ、夏という共通の要因がこの両方に影響を与えているにすぎません。

因果関係のチェックリスト

相関関係を因果関係と誤解しないためには、以下のチェックリストを活用することが重要です。

時間的順序の確認：原因とされる変数が結果とされる変数に先行しているか。
共通の原因の排除：他の変数が両方の変数に影響を与えていないか確認する。
実験的操作：ランダム化実験などを通じて、外部要因をコントロールできているか。
理論的根拠：因果関係が存在するという理論的根拠があるか。

このチェックリストを用いることで、単なる相関関係を因果関係と誤解するリスクを大幅に減らすことができます。

このように、相関関係と因果関係は似て非なるものであり、誤解しやすいものです。データを解釈する際には、相関関係を見つけただけで因果関係があると判断することなく、慎重にその関係性を評価することが重要です。

おわりに

相関関係と因果関係は混同されやすい概念ですが、それぞれの違いを理解することで、データの解釈や分析がより正確になります。

相関関係に基づく判断を行う際には、因果関係が本当に存在するかを慎重に検討することが重要です。本記事で紹介したポイントを参考に、データ分析における誤解を避ける助けにしてください。