상관관계와 인과관계의 차이점
상관관계와 인과관계는 데이터 분석 및 통계에서 자주 등장하는 개념입니다. 이 두 가지 개념은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 그 의미는 크게 다릅니다.
상관관계란?
상관관계는 두 변수 간의 관계를 나타냅니다. 예를 들어, 여름에 아이스크림 판매량과 익사 사고자가 함께 증가하는 경향이 있습니다. 하지만 이 경우, 아이스크림 판매를 줄인다고 해서 익사 사고가 줄어들지는 않습니다. 이는 두 사건 모두 여름이라는 공통분모에 의해 영향을 받기 때문입니다.
인과관계란?
반면 인과관계는 한 변수의 변화가 다른 변수에 직접적인 영향을 미치는 관계를 말합니다. 예를 들어, 흡연이 폐암을 유발한다는 것은 명확한 인과관계입니다. 따라서 담배 판매를 금지하면 폐암 발병률이 줄어드는 결과를 가져올 수 있습니다.
이해의 중요성
상관관계가 항상 인과관계를 의미하지는 않습니다. 이는 일상생활에서 매우 중요한 개념입니다. 누군가가 그럴듯한 상관관계를 제시하며 선동할 때, 우리는 그 뒤에 숨겨진 인과관계를 생각해봐야 합니다. 이를 통해 많은 사기 사건에서 벗어날 수 있습니다.
마무리
결국, 상관관계와 인과관계를 구분하는 것은 우리가 정보에 기반한 판단을 내리는데 큰 도움이 됩니다. 그러니 불필요한 소비는 줄이고, 데이터에 대한 비판적 사고를 기르는 것이 중요합니다.
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상관관계 (Correlation)
정의: 두 변수가 함께 변하는 정도름 나타내는 통계적
축정입니다. 이튿 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화
와 연관되어 있음올 의미합니다 1 3
특징: 상관계수로 축정되다, 양의 상관관계, 음의 상관
관계, 제로 상관관계로 구분되니다
예시: 아이스크림 판매와 의사 사고 수가 여름에 증가
하는 경향이 있지만, 이논 인과관계v 의미하지 않습
니다 1
상관관계
예시로 든 아이스크림 판매와 익사 사고자는
상관관계는 있으나 아이스크림 판매를 막는다고
익사 사고자가 줄어드는 일은 일어나지 않는다.
둘다 여름이라는 공통분모만 있을뿐이다.
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인과관계 (Causation)
정의: 한 변수의 변화가 다른 변수에 직접적인 영향울
미치는 원인과 결과의 관계입니다 1
3
특징: 인과관계v 확립하려면 시간적 우선순위 원인과
효과의 공변성, 대안적 설명의 제거가 필요합니다 1 .
예시: 흩연이 폐암을 유발하는 것은 인과관계입니다
인과관계
원인과 결과 관계
흡연이 폐암을 유발한다는 인과성이 밝혀졌으므로
담배판매를 금지한다면 폐암발병률은 내려간다.
이게 사는데 왜 필요할까?
상관관계가 꼭 인과관계를 의미하지 않는다
그럴듯한 상관관계 를 들이밀며 누군가 선동할때
스스로 저기에 인과관계가 있는지 생각할
정도만 된다면 사기사건의 90프로는 피해갈수있다.
그니까 탈모샴푸에 돈을 그만 쓰도록 하자