ごちゃ混ぜになる「相関関係と因果関係」〜アイスクリームの売上が上がると森林火災も増える？！

どうも、田舎で飲みに行くのに車は必要だけど、車があるせいで飲む場所を考えないといけないから田舎で飲むのは難しいなと感じた快晴です。

世の中には相関関係と因果関係がごちゃ混ぜになって誤ったデータが山ほどあります。

それを僕たちは知らないうちに信じてしまいます。

騙されずにしっかりとデータと読み取れるようになっていた方がいいと思うので、今日は「相関関係と因果関係」について勉強しました。

まず相関関係とは、一方が増加するとき他方が増加（or減少）する関係です。

例えば、体重が増える人ほど、身長が高くなるというデータを取ると図のようなグラフになり、これは相関関係にあると言えます。

次に、因果関係とは原因と結果のことです。

Aが原因でBという結果になったというやつです。

この相関関係と因果関係をごちゃ混ぜににして勘違いしてしまうケースがあります。

その分かりやすい事例として「アイスクリームの売上が上がると森林火災も増える」というものがあります。

これも先ほどのようなグラフになり、相関関係にあります。

しかし、ここで勘違いしてはいけないことは、相関関係は因果関係を必ずしも意味しないということです。

このグラフのことをそのまま読み解いて、森林火災の問題を解決しようとすると、「アイスクリームの売上が上がってしまうと森林火災が増えるので、アイスクリームの売上を下げよう」というトンチンカンな回答が出てきてしまいます。これは明らかにおかしいですよね。

なぜこのように相関関係はあるけど、因果関係はないのかというと、それは共通の要因があるからです。

この場合の共通の要因は、「気温」です。

「気温が高い時はアイスクリームの売上が上がる」という因果関係と「気温が高い時は森林火災が増える」という因果関係によって、この２つに相関関係が発生したと考えられます。

「こんなのに騙されないやろ〜」って思うかもしれないけど、ジャンルが変わると分かりにくいケースがあります。

例えば、「育毛剤は逆効果で育毛剤を使っている人ほどハゲる可能性が上がる」

この文章を見た時に「へー、そうなんだ〜」と信じてしまうかもしれません。

「育毛剤を使う人ほどハゲる」というのは相関関係にあります。

育毛剤の使用率と薄毛の人の割合をデータで取ることによって、「育毛剤の使用率が高いほど、薄毛の割合も多くなる」となり、「育毛剤を使う人ほどハゲる」というデータが取れます。

これも相関関係はあるけど、因果関係はありません。

この場合の共通の要因は「遺伝」です。

「親が薄毛だから育毛剤を使った」という因果関係と「親が薄毛だから薄毛になった」という因果関係によって、この２つに相関関係が発生したと考えられます。

こんな感じで間違って信じてしまいそうなデータは世の中にありふれてるからしっかり読み取れるようになろう思いました。