擬似相関
意味・解説
二つの変数の間に因果関係がないのに、別の隠れた要因によって相関があるように見えること。
実際には関係がない二つの事象が、第3の変数（共通の要因）の影響で、あたかも因果関係があるかのように見えてしまう現象。相関と因果を誤認させる最大の原因であり、これに騙されると誤った意思決定を招く。統計学では「見かけ上の相関」とも呼ばれる。
くわしく
データ分析において最も警戒すべき「数値の罠」である。
1.メカニズム：事象Aと事象Bに強い相関があっても、実は両方が別の事象Cによって引き起こされている場合、AとBには擬似相関があると言う（例：気温が上がるとアイスが売れ、扇風機も売れる。アイスと扇風機には相関があるが、一方が原因ではない）。
2.発見の難しさ：共通要因となる「第3の変数」が目に見えないデータである場合、擬似相関を見破るには深いドメイン知識（現場の知識）が必要となる。
3.ビジネスへの影響：擬似相関を信じて「売上アップのために扇風機売り場でアイスを売る」ような的外れな戦略を立ててしまうと、コストの無駄遣いになる。
なぜ重要か：ビッグデータの時代、無数のデータ同士を戦わせれば何らかの相関が出てしまう。それが本物か、擬似的なものかを判断する能力が、データサイエンスにおいて必須とされる。
例文
「コーヒーの摂取量」と「心臓病のリスク」の相関を調査した際、背後にある「喫煙習慣」という第3の変数による擬似相関を排除して分析した。
同義語: 見かけ上の相関
分類: 統計学