ビジネスにおけるデータの分析や活用がますます重視される中、ビジネスパーソンが身につけておきたい素養の1つが「統計」です。数式を使った複雑な計算をしなければならないと考えがちですが、必ずしもそんなことはありません。また基本的な考え方を知っておくだけでも、冷静な判断がしやすくなります。
そんな「統計」の基礎を身につけるための短期連載第5回は、「相関関係」と「因果関係」について解説します。
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データ分析の代表的なわな「相関と因果」
意思決定をする際に誰しもが納得する根拠を立てることは非常に重要である。政府のEBPM(Evidence-based Policymaking、証拠に基づく政策立案)の推進など、データを基に何かしらの意思決定をするというのが世の流れになりつつある。
読者の皆さんも公私を問わずあらゆる場面でデータを見て何かしらの判断をする機会が増えているかと思う。しかしながら、データにはさまざまなわなが潜んでおり、それを知らないまま意思決定をしてしまうと大きな過ちを犯してしまう可能性がある。
今回は代表的なわなの1つである「相関と因果」について説明していこうと思う。さっそくだが、次の散布図を見ていただきたい。
(外部配信先では図や画像を全部閲覧できない場合があります。その際は東洋経済オンライン内でお読みください)
この散布図からは明らかに右上がりの傾向が見られる。このような散布図を見たときには横軸の値を大きくすることで、縦軸の値も大きくすることができると考えがちだ。しかし、それは正しいのだろうか。
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