상관관계는 인과관계가 아닙니다

상관관계는 두 변수가 함께 어떻게 움직이는지 알려 줍니다. 하나가 증가할 때 다른 하나도 증가하는지, 감소하는지, 아니면 관계가 없는지를 보여 줍니다. 상관관계가 포착하는 것은 바로 이 패턴입니다. 📈

상관 계수는 -1과 +1 사이의 값을 가집니다. +1에 가까우면 두 변수가 함께 증가하고, -1에 가까우면 한 변수가 증가할 때 다른 변수가 감소하며, 0에 가까우면 거의 관계가 없다는 뜻입니다.

양의 상관관계는 두 변수가 함께 증가하는 경향이 있다는 뜻입니다. 공부 시간이 많을수록 점수가 높은 경우가 많으며, 이때 값은 0보다 확실히 크게 나타납니다.

음의 상관관계는 한 변수가 증가할 때 다른 변수가 감소한다는 뜻입니다. 잠자기 전 화면을 보는 시간이 길수록 수면 시간이 짧아지는 경우처럼 값이 0보다 작아집니다.

여기서 가장 중요한 경고가 있습니다. 인과관계란 한 일이 실제로 다른 일을 일으킨다는 뜻입니다. 상관관계가 아무리 강해 보여도 그것만으로는 인과관계를 증명할 수 없습니다. ⚠️

두 변수 모두를 움직이는 숨은 교란 변수가 있는 경우가 많습니다. 아이스크림 판매량과 익사 사고는 모두 여름에 증가하지만, 실제 원인은 아이스크림이 아니라 더위입니다.

일부 관계는 순전히 우연입니다. 변수가 충분히 많으면 서로 관련 없는 두 추세가 우연히 맞아떨어져, 실제로는 존재하지 않는 이야기를 보고 있다고 착각하게 만들 수 있습니다.

때로는 화살표가 반대 방향을 가리킵니다. X가 Y를 일으킨다고 생각할 수 있지만, 역인과관계라면 실제로는 처음부터 Y가 X를 움직이고 있었던 것입니다.

표준 상관관계는 직선 패턴만 포착합니다. 두 변수 사이에 강한 관계가 있어도 뚜렷한 U자형 관계에서는 계수가 0에 가까워질 수 있습니다.

인과관계를 주장하려면 보통 통제된 실험이 필요합니다. 한 가지를 의도적으로 바꾸고 다른 모든 조건을 일정하게 유지하면서 결과를 관찰하는 방식입니다.

따라서 계수를 판결이 아니라 단서로 받아들이십시오. 계수는 조사할 가치가 있는 관계를 알려 주지만, 그 이유를 밝히려면 여전히 신중하게 생각해야 합니다.

아이스크림 판매량과 익사 사고는 모두 여름에 증가합니다. 이 관계를 가장 잘 설명하는 것은 무엇일까요?

상관관계는 변수가 -1에서 +1 사이에서 함께 어떻게 움직이는지 보여 주지만 인과관계를 증명하지는 않습니다. 결론을 내리기 전에 교란 변수, 우연, 곡선 관계를 살펴보십시오. ✅