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?」 「あー、ですね。全然いいですよ」 ちなみにまだ会ってから15分も経ってないです笑 さっそくコンビニでお酒とお菓子を買ってラブホ街へGO!
●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. データを使う力を高める＝相関関係と因果関係編【第5回】 - DIGITAL X（デジタルクロス）. 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.
私は、彼らが逆になってしまったのだと思います。 ハァッ?
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!