相関関係は因果関係を意味しない: 5 つの具体例

「相関関係は因果関係を意味しない」というフレーズは、2 つの変数間の相関関係が、必ずしも一方の変数が他方の変数を引き起こすことを意味するわけではないことを強調するために、統計学でよく使用されます。

この表現をよりよく理解するために、次の具体的な例を考えてみましょう。

例 1: アイスクリームの販売とサメの襲撃

米国における毎月のアイスクリーム販売と毎月のサメ襲撃に関するデータを毎年収集すると、2 つの変数に高い相関があることがわかります。

ということは、アイスクリームを食べるとサメに襲われるということなのでしょうか？

足りない。最も可能性の高い説明は、外が暖かくなるとアイスクリームを食べたり海で泳ぐ人が増えるためであり、これがなぜこれら 2 つの変数が非常に高い相関関係にあるのかを説明しています。

アイスクリームの売上とサメの襲撃には高い相関関係がありますが、一方が他方を引き起こすわけではありません。

例 2: マスター作品と興行収入

毎年大学が授与する修士号の総数と年間に生み出される興行収入の合計に関するデータを収集すると、2 つの変数が高度に相関していることがわかります。

これは、より多くの修士号の発行が毎年の興行収入の増加につながることを意味しますか?

足りない。最も可能性の高い説明は、世界の人口が年々増加しているということです。これは、毎年より多くの修士号が授与され、毎年映画を観に行く人の数もほぼ同じ割合で増加していることを意味します。

これら 2 つの変数には相関関係がありますが、一方が他方を引き起こすわけではありません。

例 3: 原子力エネルギー生産に関連したプールでの溺死

毎年のプール溺死の総数と、原子力発電所によって毎年生産されるエネルギーの総量に関するデータを収集すると、2 つの変数に高度な相関があることがわかります。

これは、プールでの溺死の増加が何らかの形で原子力発電の増加につながっていることを意味するのでしょうか?

ではない正確に。最も可能性の高い説明は、世界の人口が増加しているということです。つまり、より多くの人がプールで溺れていることを意味し、原子力発電の実行可能性が年々高まっているため、原子力発電が増加したのです。

これら 2 つの変数には高度な相関関係がありますが、一方が他方を引き起こすわけではありません。

例 4: 結婚率と関連した麻疹症例

米国の麻疹症例総数と結婚率に関するデータを毎年収集すると、2 つの変数に高い相関があることがわかります。

これは、麻疹の症例数が少ないほど結婚率が低いことを意味するのでしょうか?

ではない正確に。むしろ、2 つの変数は独立しています。現代医学のおかげで麻疹の症例は減少しており、さまざまな理由で結婚する人は毎年減少しています。

これら 2 つの変数には高度な相関関係がありますが、一方が他方を引き起こすわけではありません。

例 5: ピザの消費量に対する高校卒業生の割合

米国の高校卒業者数の合計とピザの総消費量に関するデータを毎年収集すると、2 つの変数に高い相関があることがわかります。

これは、高校卒業者の増加が米国のピザ消費量の増加につながっていることを意味するのでしょうか?

足りない。最も可能性の高い説明は、米国の人口が時間の経過とともに増加しているということです。これは、人口が増加するにつれて高校卒業資格を持つ人の数とピザの総消費量が増加することを意味します。

これら 2 つの変数には相関関係がありますが、一方が他方を引き起こすわけではありません。

追加リソース

次のチュートリアルでは、相関関係に関する追加情報を提供します。

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