相関と因果
意味・解説
二つの出来事の「連動性（相関）」と「原因・結果の関係（因果）」の違いを理解すること。
相関関係は「一方が増えると他方も増える（または減る）」という動きの一致であり、因果関係は「一方が原因でもう一方が結果である」という直接的な繋がりを指す。データ分析において、相関があるからといって必ずしも因果関係があるとは限らない。擬似相関に注意が必要である。
くわしく
データ分析の結果を読み解く際、最も注意すべき基本原則である。
1.相関関係：例えば「アイスの売上」と「水難事故」には正の相関があるが、これは「暑い」という共通要因によるもので、アイスを食べたから事故が起きるわけではない。単に数値が連動している状態を指す。
2.因果関係：例えば「広告費を増やす」と「売上が増える」場合、明確な原因（広告）と結果（売上）が証明されれば因果関係があると言える。時間の前後関係や論理的な理由が必要となる。
3.分析の落とし穴：相関関係だけを見て「AをやめればBがなくなる」と判断すると、誤った対策を立ててしまう恐れがある。
なぜ重要か：データ駆動型社会において、大量のデータから相関を見つけるのは容易だが、真の原因（因果）を見抜かなければ、ビジネス上の正しいアクションが取れないからである。
例文
「残業時間」と「製品の不良率」に強い正の相関が見られたため、因果関係を疑い、疲労によるミスを防ぐための交代制を導入した。
分類: 統計的思考