太陽と時間の関係 問題:「時間の経過にともなって、太陽の位置も変化する」という事実があります。このとき「時間の経過」と「太陽の位置」は、どの様な関係にあるでしょうか? 回答:「時間の経過」と「太陽の位置」は、相関関係にあります。時間の流れに沿って、太陽は必ず東から昇り、西へと沈みます。しかし「時間が経過するから、太陽の位置が変化する」わけではありません。 地球の自転によって太陽の位置は変わるため、仮に自転が止まれば時間が経っても太陽は動かないからです。 よって両者は「相関関係」ではありますが「因果関係」は成立しません。 2. 親の視力が悪いと子供の視力も悪い 問題:「. 親の視力が悪いと、子供の視力も悪い」という事実があります。このとき「親の視力」と「子どもの視力」は、どの様な関係にあるでしょうか? 回答:「親の視力」と「子どもの視力」は、正の相関関係にあります。親の視力が悪いほど子どもの視力も悪いことから、両者には(x)が増加するほど(y)も増加するといった関係が見られるためです。 一方で「親の視力が悪いから、子どもの視力が悪い」とは言えないでしょう。子どもの視力低下はゲームのやりすぎ、動画の見すぎなど子ども自身の行動が要因の可能性も考えられるためです。 よって両者は「相関関係」はありますが、「因果関係」ではないと言えるでしょう。 3. 相関関係と因果関係 議論. 育毛剤を使うとハゲる 問題:「育毛剤を使っている人ほど、将来ハゲやすい」というデータがあります。このとき「育毛剤の使用」と「ハゲること」は、どの様な関係にあるでしょうか? 回答:「育毛剤の使用」と「ハゲること」の関係は「疑似相関」です。育毛剤を使用している人はどんな人か?を考えたとき「ハゲる兆候があるため、ハゲたくない人」が育毛剤を使用する、という可能性が考えられます。 このデータには 「ハゲる兆候がある人(C)→育毛剤を使用(A)」「ハゲる兆候がある人(C)→やっぱりハゲてしまった(B)」 という、両者にそれぞれ共通の、隠れた因子(C)が存在していたのです。 両者に直接的な相関はないため「擬似相関」の関係にあたります。 4. リピート率が高いと売上が上がる 問題:とある飲食店で「客のリピート率が高いほど、店の売上が上がる」というデータがあります。このとき「リピート率」と「売上」には、どの様な関係があるでしょうか? 回答:「リピート率」と「売上」の関係は「正の相関関係」にあります。客のリピート率が高いほど売上が上がっていることから、両者には(x)が増加するほど(y)も増加するといった関係が見られるためです。 一方で「リピート率を高めれば、売上があがる」という因果を、このデータのみで見極めるのは不可能でしょう。リピート率向上のために既存顧客へのサービスばかりに注力すれば、新規顧客が獲得できず売上が下がる可能性もあります。 よって両者は「相関関係」はあるものの「因果関係」があるとは言い切れないでしょう。 相関関係を見極めるビジネス上のメリット 1.
擬似相関とは?
過去には、できるだけ関係のありそうな要因を集めて、その影響を統計分析で取り除く方法が取られてきた。アイスクリームの例では、気温や景気のデータを集めて、広告の影響から除外していくわけである。しかし、すべての可能な要因を除外できないことは明らかだろう。 そこで用いられるようになったのが「ランダム化比較実験」である。この方法は、薬の効果を客観的に測定するために、医師も患者も対象薬か偽薬かを不明にして行う「二重盲検法」の応用で、ランダムにグループ分けしたデータ分析から「因果関係」を導く方法である。本書は、オバマ前大統領が行った選挙活動におけるマーケティング戦略を紹介し、実際に行われたランダム化比較実験について興味深い分析がなされている。 仮に自分自身がデータ分析を行う立場でない場合であっても、職場での重要な決定が「誰かのデータ分析」に基づくようになる機会が増えてきています。そのため、自分が分析の当事者でない場合にも、「誰かのデータ分析に騙されないために」データ分析の結果を見極める力が重要になってきているのです。(P. 6) 世の中に氾濫する「ビッグデータ」をどのように扱えばよいのか、真の「因果関係」を見極めるためにどうすればよいのかを理解するために、『データ分析の力』は必読である!
●なぜ相関していても原因と言えないのか?相関と因果関係との違い 2015/3/9:この投稿は、 凶悪少年事件の原因はジャンク・ファストフード…に釣られる人々 の前に補足的なものを…という動機でつくったもの。えっ、何でこんな怪しいのを疑いなく信じちゃうの?というのに多数の人が引っ掛かっていて心配になったので、相関関係と因果関係の違いを混同している例をできるだけ集めてみることにしました。 具体例を見た方がいいものの、先に 相関関係と因果関係 - Wikipedia (最終更新 2014年10月26日 (日) 06:54)からわかりづらい書き方ですが一般的な説明をやります。Wikipediaの中で「虚偽の原因の誤謬は次のように表現できる」とあったところを引用。説明中の「誤謬」(ごびゅう)は難しい言葉ですが、要するに「間違い」「誤り」という意味です。 A の発生は B と相関している→ したがって、A が B の原因である 1つの要因 (A) がもう1つの要因 (B) と相関していることが観測されました。要因 (A)の原因は、要因 (B)だと言いたくなるところです。しかし、相関関係だけをもって A が B の原因だとするというのは早とちりである可能性があります。以下のような4つの可能性があるためです。 1. 因果関係と相関関係の違い｜具体例を使って分かりやすく解説 » 知のブログ. 因果関係の逆転 B が A の原因かもしれない。 2. 第3の要因が2つの共通原因 未知の第3の要因 C があり、実際には A も B も C が原因かもしれない。 3. 偶然の一致 その「関係」は単なる偶然か、事実上偶然といってもいいような複雑で迂遠なものかもしれない。すなわち、2つの事象は同時に発生したが、直接の関係はなく単に同時に起こっただけである。 4. 互いに一方がもう一方の原因 B が A の原因であると同時に、A が B の原因である。ポジティブフィードバックシステムの動作はこれに当たる。 ●相関関係と因果関係の違いを混同している例 具体例を集めてみよう 一般的な説明が終わりましたので、相関関係と因果関係の違いを混同している例を集めていきましょう。このWikipediaだけでもかなりの例がありました。前述の4タイプに分けて、混同してしまっているものを例示してくれています。ただ、いかにも勘違いしそうなもの…というものではなく、間違いが明らかなものばかりでした。 1.
「相関関係」とは、2つの事象の間に何らかの関係性がある状態を指します。比較されがちな「因果関係」との違いを理解し的確に見極める能力は、ビジネスのあらゆる場面で役立つことでしょう。 今回は「相対関係」の概要や「因果関係」との相違点、また両者の事例をわかりやすい例文にて解説していきます。 相関関係とは?
」など、因果関係の分析に焦点をあてています。 因果関係をきちんと見極めると、ビジネスなどでも判断基準に迷いがでにくくなります。 また、難解な数式は使用せず、具体例を使って解説をしています。 3:本物のデータ分析力が身に付く本 1500人に講習をしてきた5人が共著という形で、ワークショップにおけるセミナー内容を1冊にまとめた本です。 7章で構成されていて、目次だけをみると難解そうに思えますが、レヴューをみても「実践的に使える」など高評価の1冊です。 表紙にも書かれているとおり、「大阪ガスのデータ分析専門部隊が長年積み上げてきたノウハウの一部」を使用していおり、難しい理屈などは分かりやすく解説しているので実践向きの1冊です。 4:統計データはおもしろい! さまざまな研究所で主任研究員や立教大学の兼任講師を務めてきた本川裕氏の著書です。 世界の国別や日本の県別、男女別など、収集データには特に制限や傾向をもたせず、現代社会のおける興味深いテーマを中心に、相関図やデータのグラフの見せ方などを解説している1冊です。 擬似相関の例を知ろう 人間は自分や知り合いの回りで起きた事柄から、さもそれが一般的であるかのように解釈をして、他人に話すことがあります。ですが、本当に一般的なのかどうかは、十分に「検証」をしなければなりません。 擬似相関の例をきちんと知ることが、裏側に隠れているかもしれない事柄を見極めることに繋がってきます。
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