相関関係と因果関係の違い

ChatGPTに尋ねると、

相関関係と因果関係の違いは、データや出来事の間にどのようなつながりがあるかを説明する際に重要です。

1. 相関関係（Correlation）:

相関関係は、2つの変数が同時に変化する関係を示します。ただし、これは一方が他方に影響を与えることを意味しません。単に2つの変数が一緒に動くというだけです。例えば、アイスクリームの売上と溺水事故の発生率に相関が見られることがありますが、これは偶然的なもので、どちらかがどちらかを引き起こしているわけではありません。

• 例: 夏になるとアイスクリームの売上が増加し、同時に水辺での活動が増えるため、溺水事故も増える傾向があります。しかし、アイスクリームを食べることが溺水事故を引き起こしているわけではなく、両者は同じ季節に増えるだけです。

2. 因果関係（Causation）:

因果関係は、一方の出来事や変数が他方を直接引き起こすことを示します。つまり、ある現象が別の現象の原因である場合、そこに因果関係が存在します。

• 例: タバコの喫煙が肺がんの発症リスクを高めるという関係は因果関係です。喫煙が肺がんを直接引き起こす要因であることが、医学的に証明されています。

まとめ:

• 相関関係は、2つの変数が一緒に変動する関係を示すが、一方が他方を引き起こしているわけではない。
• 因果関係は、一方が他方を直接引き起こす関係を示す。

因果関係を証明するためには、実験や追加の証拠が必要で、単にデータに相関があるだけでは因果関係を主張できません。

まとめると「相関関係」とは変数が二つあって、相互に影響しあう関連はないが、同時的に変数の値が変わるような関係をいう。一方の「因果関係」は、片方の変数を変えるともう片方に直接的な影響が現れる相互関係を言う。

『Science Fictions　あなたが知らない科学の真実』という本に、そのような話が載っているらしいので図書館に予約した。8月29日に予約して、現在9人中の8番目である。2冊所蔵されいるようだから、あと10週間もすれば手元に来そうな話。

紹介する記事には、「コーヒーを飲むとIQが高くなる」という例が紹介されている。

コーヒーをたくさん飲む人はIQが高いという「相関関係」があったとして、「コーヒーを飲むとIQが高くなる」とは言えない。頭がいい人がコーヒーを多く飲むのかもしれない。あるいは、頭がいいから経済的に余裕があって、それでコーヒーを多く飲むのかもしれない。

科学分野のプレスリリースでは、33％のプレスリリースが「因果関係」を強調している傾向がみられるようだが、逆を言えば67%は単なる相関関係であるということでもある。

10週間ほど先に、手元に『Science Fictions　あなたが知らない科学の真実』がきてからのお楽しみである。