相関関係と因果関係の違い｜データ分析の落とし穴を解説

今回は、データ分析の落とし穴である「相関関係」と「因果関係」の混同について解説します。

 

「数字を鵜呑みにして、見当違いの施策に予算をつぎ込んでしまう」

「Excelの分析結果だけを見て満足してしまう」

 

前回、2つのデータの関係性を「相関係数」として数値化する方法をお伝えしました。

しかし、数値のみを信じてしまうと思わぬ落とし穴に繋がってしまいます。

 

【アイスクリームを禁止すれば水難事故は減る？】

データ分析で非常に有名な例です。

あるデータを集計したところ「アイスクリームの売上が伸びる日は、水難事故の件数も増える」という強い関係性が見つかりました。

 

では、水難事故を防ぐために「アイスクリームの販売を禁止」すべきでしょうか？

 

もちろん違います。

この例は「気温が高い（夏である）」という第3の要因が隠れているからです。

気温が高いからアイスが売れる。

同時に、気温が高いから海で泳ぐ人が増え、事故も増える。

 

この2つは、同時に起きている「相関関係」にすぎず、片方がもう片方の原因になっている「因果関係」ではありません。

 

【ビジネスに潜む見せかけのデータ】

ビジネスの現場でも、先ほどの例と全く同じ勘違いが頻繁に起きています。

 

例えば「自社サイトの閲覧時間が長い顧客ほど、商品の購入額が高い」という強い相関データが出たとします。

これを見て「閲覧時間を無理やり長くさせよう！ サイトにダラダラと長い動画や文章を追加しよう！」と施策を打つのは間違いです。

 

なぜなら、背後には「最初からその商品に強い興味がある（第3の要因）」が隠れているだけかもしれないからです。

興味があるから長く読み、結果的に買っているだけです。

無理に閲覧時間を延ばしても、購入額は増えるどころか、逆に顧客をイライラさせて離脱されてしまいます。

 

【数字の裏にあるストーリーを考える】

相関係数のデータが教えてくれるのは「AとBが同時に動いている」という事実だけです。

そこに「Aが原因でBが起きた」という因果関係を見出すには、現場の経験や論理的な思考が欠かせません。

 

相関関係が見つかったら、すぐに飛びつくのではなく

「本当にこれが原因か？ 背後に別の理由が隠れていないか？」

と立ち止まって考えるクセをつけましょう。