相関と因果の混同

<議題>相関と因果の混同<議題>

<中身>

　ちょっと備忘録のようなアイデアメモのような、
　そんな事をこのへんに書いていきます。


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　今回は「相関」と「因果」って混同しちゃいけないよねって話。

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<事例>

１．コーヒーと年収の関連。
　要約すると、「コーヒーにこだわる人は年収高い！」っていう情報。
　逆だよね。
　どちらかと言えば、年収高いからコーヒーにこだわる余裕が出来るんだよね。
　ちょっと考えればわかると思うんだけど、やっぱりデータを出してきたところで信用できない。
　確かに統計的な「相関」はあるでしょう。
　けど、「因果関係」という方向で見たらそれはよくわからない。

　まぁこの程度ならまだ良いですよ、引っかかる奴が馬鹿、で済むから。



２．ゲームと犯罪
　凶悪犯罪が起こるとよく起こりますよね、凶悪なゲームが犯罪の原因だ、って議論。
　この議論も多くの場合、「相関」と「因果」の混同が起こっている気がするのですよ。

　ちょっと具体的な数字まで出て来なかったんだけど、仮に凶悪犯罪の犯人が凶悪なゲームをやっていたとして、果たしてゲームが犯罪の原因となったと言えるのか、っていう。

　「そもそも犯罪をするような奴だからそういうゲームに手を出してたんだ」

　とか。素質が先か、影響が先か、ってこれだけ見てもわからないのですよね。
　議論するにはデータが足りないですよ、根本的に。
　でも、ゲームを悪だと決めつけてる層って一定数いるし、相関と因果を勘違いしている人も一定数、いるんだ。


３．おむつとビール
　こちらも結構有名な話。
　簡単に言うと、「ビールを良く買う人はおむつもよく買う、だから近くにおけば『ついで買い』が増えるはず」という理屈。
　この記事によるとそれは都市伝説みたいだけど。

　そもそもビールのついでにおむつを買うって、酔った勢いで何をする気かと

　でもその下の「ジュースと咳止め薬」とかの事例も含めて、
　確かに統計的な「相関」はあるのかもしれないけど。
　じゃあその裏の「因果」の部分はどうなってるの、っていうと別の話なんだよね。

</事例>


<結論>
　ビッグデータとかデータマイニングとか、結構あちこちで流行っているけれど。
　そこから分析出来るデータが単なる「相関」なのか、それとも理にかなった「因果」なのか。
　騙される事って結構あると思うんだよね。
　
　じゃあどうすれば騙されないの、って。
　結局は基本的な「ロジカルシンキング」じゃないのかなーって思ったりするわけです。
　

</結論>

<おまけ>

　最後にここで問題です。
　1.ソフトバンクの売上は過去最高を記録しました。　　
　2.ソフトバンクはiPhoneを取り扱っています。
　3.それに対してiPhoneを取り扱っていないdocomoは売上が去年より300億円落ちました。
　4.iPhoneを取り扱っているauも業績を伸ばしています。
　補足→http://japan.cnet.com/news/business/35031415/?ref=rss

　さて、iPhoneの取り扱いと業績にはどのような「因果」があるでしょうか。

 </おまけ>

</中身>