相関と因果 ③ 因果へのプロセスと第4章のまとめ

相関を見つけたとき、私たちはどう動けばいいのか。因果関係の可能性を検証していくプロセスを整理します。

ステップ①「相関係数で関係性を見つける」。散布図と相関係数で「何か関係がありそう」と気づきます。

たとえば「SNSフォロワー数」と「月間売上」に強い正の相関が出たとしましょう。これだけでは何もわかりません。

「SNSが売上を伸ばした」のか「売れてる店だからフォロワーが多い」のか、仮説はいくつも立てられます。

ステップ②「別のデータで再現性を確認」。1つのデータの相関は、たまたまかもしれません。

別の支店、別の時期、競合他社、業界全体。複数のデータで同じ関係性が再現するかを見ます。

再現性が確認できなければ偶然の可能性が高い。確認できれば「たまたまではなさそう」という確信が育ちます。

ステップ③「第3の変数の可能性を検討」。データに異質なグループが混ざると、見かけの相関が出ることがあります。

ここで層別散布図の出番です。考えられる第3の変数で層別し、各グループ内でも相関が出るかを確認します。

層別しても消えない相関なら、本物の関係性に近いと判断できます。

ステップ④で、はじめて「これは因果関係かもしれない」という仮説に到達します。

「かもしれない」が大事な言葉です。完全な証明には、ランダム化比較実験が必要になることもあります。

データ分析の現場では「強い疑いがある」レベルまで詰められれば、十分にビジネス判断ができます。

①相関の発見→②再現性の確認→③第3の変数の検討→④因果の仮説。この順序が大切です。

最初の相関だけでステップ④に飛ぶと、データに振り回されます。ひとつずつ確かめて進みましょう。

ここで、データ分析の世界で語り継がれる有名なエピソード「おむつとビール」を紹介します。

1990年代、アメリカの大手スーパーが売上データを分析し、「金曜夕方、おむつを買う客はビールも一緒に買う傾向がある」と発見したという話です。

「父親が妻に頼まれおむつを買いに来たついでに、ビールも買って帰る」という仮説が立てられました。

おむつ売り場の近くにビール売り場を配置したところ、両方の売上が伸びた、というオチです。

実はこのエピソード、都市伝説に近いとされ、具体的な記録はハッキリ残っていません。

それでも語り継がれるのは「相関の発見が、新しい仮説と具体的なアクションを生む」という魅力を示しているからです。

整理すると「一緒に買われる」という相関の発見がステップ①、「父親が買い物を任される」が第3の要素にあたります。

原因がわからなくても「おむつのそばにビールを置けば売れそう」という判断は十分にできます。

さて、相関と因果のポイントを整理しておきましょう。

相関は2変数が一緒に動く関係、因果は原因と結果の関係。両者は別物でした。

疑似相関は、相関の裏に第3の変数（共通の原因）が隠れていることがある、という話でした。

因果への4ステップ、①発見→②再現性→③第3の変数→④因果仮説。「相関→即因果」のジャンプは避けましょう。

散布図と相関の3パターン、層別散布図、相関係数とその注意点、そして相関と因果まで、第4章で学びました。

1変数データの世界（第3章）から、2変数の関係性の世界（第4章）へ、視野が大きく広がりましたね。

第4章「2変数データの分析」は、これで完了です！次章はいよいよ「回帰分析」に入ります。