【 相関関係と因果関係・随伴性との関連 】分かりやすく解説

今回は、「随伴性と因果性」「相関関係と随伴性」について解説します。

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相関関係と因果関係

統計学の基本概念である相関関係は、よく因果関係と混同されます。

相関関係と因果関係は完全に無関係であるとは言えないですが、2つの変数間に相関関係があるからといって、それが2つの変数間に因果関係があることを意味しているわけではありません。


例として、ある犬種についての体重と寿命との関係の調査結果を挙げます。

ある犬種の体重と寿命との関係は、「体重が軽いほど寿命が短い」という結果が得られました。

つまり、体重と寿命には強い負の相関関係があったということです。

しかしこれは両者に因果関係があることを意味しているわけではありません。


もし、体重の軽さが長寿の本当の原因になっているのであれば、犬が死なない程度の少量の餌を与えれば、そにぬは長寿になるということになります。

しかし、現実では、そのような育て方をすると、犬は寿命が長くなるどころか、体力・抵抗力がなくなり、健康を害してしまいます。


つまり相関と因果は別物であるということが分かります。

しかし実は相関と因果の混同は日常生活の学術論文の内容まで、様々な内容に応用できます。

相関関係と随伴性

随伴性も、相関と同様に2変数間の関係の強さを示す指標です。

そのため随伴性のあることが、因果関係が存在することを意味しているわけではありません。

人間が環境の構造を認識する際は、周りにある膨大な情報全てを処理するのではありません。

因果関係という一種の情報の縮約のツールを通して、処理する情報を現実的な量に減らし、許容できる解に到達しやすくなると考えられています。

すると、人間はそもそも相関・随伴性という客観的な指標に敏感ということではありません。

むしろ事象そのものが生態的な意味を持ち、複数の事象が因果関係を持って存在しているという捉え方を生得的に持っており、その枠組みの中で日常の認識がされているとも考えることができます。

まとめ

相関関係は因果関係と似ているけど、実は相関と因果は別物である、ということと

相関と随伴性は、2変数間の関係の強さを示す指標であるが、複数の事象が因果関係を持って存在しているということ

が分かりますね。


それぞれ意味が類似している部分もありにていますが、完全一致するわけではないため、それぞれシーンによって分けて使うのが最適ですね。


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