상관관계와 인과관계를 구분하기(통계와 그래프의 오류)

상관관계와 인과관계를 구분하기(통계와 그래프의 오류)

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상관관계와 인과관계가 다른 것은 통계와 과학적 사고를 할 때 반드시 지켜야 할 사고 원칙입니다. 우리는 상관관계가 있다고 있다고 해서 한쪽이 다른 쪽의 원인이라고 생각하기 쉽고, 그런 함정에 빠져 엉뚱한 결과를 도출하기 쉽습니다. 예를 들어, 아이스크림 판매량과 익사 사고 모두 여름에 증가하지만(상관관계가 있지만), 아이스크림이 익사의 원인은 아닌 것처럼 상관관계와 인과관계를 반드시 구분해야 합니다.

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1. 상관관계와 인과관계의 차이

두 변수 사이에 상관관계가 있다고 해서

1) 상관관계: 두 변수(예: A, B)가 함께 변화하는 경향이 있다는 것, 즉 아이스크림 판매량과 익사 사고는 실제로 같이 증가하고, 같이 감소하는 경향이 있습니다.

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2) 인과관계: 한 변수가 다른 변수의 ‘원인’이 된다는 것(즉, A가 변해서 B에 직접적 영향을 준다는 뜻)

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2. 예시로 쉽게 이해하기

1) 상관관계 예시

아이스크림 판매량과 익사 사고 모두 여름에 증가합니다.

하지만 아이스크림이 익사의 원인은 아닙니다.

실제 원인은 ‘더운 날씨(여름)’라는 제3의 변수가 있습니다.

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2) 잘못된 인과관계 해석 예시

“키가 크면 공부를 잘한다"라는 상관관계가 있을 수 있지만,

키가 커서 공부를 잘하는 건 아닙니다. 키가 성적의 인과관계가 될 수 없습니다.

실제로 키가 크고 공부를 잘하는 원인이 되는 성장 환경, 영양 등 다른 요인이 있을 수 있습니다.

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3. 왜 구분이 중요할까?

상관관계만 보고 “A가 B의 원인이다!”라고 단정하면 잘못된 결론, 잘못된 정책, 잘못된 행동으로 이어질 수 있습니다.

인과관계를 확인하려면 실험, 추가 분석, 제3 변수 통제 등 더 정밀한 검증이 필요합니다.

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4. 한 줄 요약

두 변수 사이에 상관관계가 있다고 해서, 한쪽이 다른 쪽의 원인(인과관계)이라는 뜻은 절대 아닙니다.

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