Posted by 상관 관계 (Correlation)
- 정의: 상관 관계는 두 변수 간의 관계가 통계적으로 의미 있는지를 나타내는 것으로, 한 변수가 변할 때 다른 변수도 일정한 방식으로 변하는 경향을 보인다.
- 특징:
- 상관 관계는 두 변수 사이의 연관성의 강도와 방향을 나타낸다.
- 상관계수(Correlation coefficient)는 -1에서 +1 사이의 값을 가지며, 이 값이 클수록 두 변수 사이의 관계가 강하다.
- 상관 관계는 인과 관계를 의미하지 않는다
인과 관계 (Causation)
- 정의: 인과 관계는 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 야기한다는 것을 의미하며, 원인과 결과의 관계를 나타낸다.
- 특징:
- 인과 관계를 확립하기 위해서는 단순한 연관성을 넘어서 원인이 결과를 초래한다는 것을 입증해야 한다.
- 실험 설계, 무작위 대조 실험(Randomized controlled trials), 장기간의 관찰 연구 등을 통해 인과 관계를 확인할 수 있다.
예를 들어, 흡연과 폐암 사이에는 인과 관계가 있다는 것이 여러 연구를 통해 입증되었다.
차이점
- 관계의 성격:
- 상관 관계는 두 변수가 함께 변하는 경향을 보이지만, 이것이 반드시 원인과 결과의 관계를 의미하지는 않는다.
- 인과 관계는 한 변수(원인)가 다른 변수(결과)의 변화를 직접적으로 초래한다는 것을 의미한다.
- 확립 방법:
- 상관 관계는 통계적 방법을 통해 식별할 수 있지만, 인과 관계를 확립하기 위해서는 보다 철저한 실험적 또는 관찰적 방법이 필요하다.
상관 관계와 인과 관계의 구분은 데이터를 분석하고 해석할 때 매우 중요하다.
데이터에서 상관 관계를 발견했다고 해서 서둘러 인과 관계의 결론을 내리는 것은 오류를 범할 수 있으므로, 상관 관계가 있을 때 이것이 실제로 인과 관계를 의미하는지 여부를 신중하게 평가해야 한다.