Vocabulary Monster

相関関係 vs. 因果関係 - Correlation vs. Causation

Correlation vs. Causation

If you drink more coffee, you are more likely to live longer. At least, that’s what some studies suggest. But does coffee actually cause a longer life? Or are people who drink coffee simply more health-conscious in general?

This is the difference between correlation and causation. Just because two things happen together does not mean one causes the other. For example, in summer, ice cream sales and drowning incidents both increase. Does eating ice cream cause drowning? Of course not—both are related to hot weather.

A critical thinker always asks: Is there a direct causal link, or is a hidden variable influencing both factors? Without this distinction, we risk making poor decisions based on misleading data.

相関関係 vs. 因果関係

コーヒーをよく飲む人は長生きする傾向がある。少なくとも、一部の研究ではそう示されています。しかし、コーヒーが寿命を延ばす原因 なのでしょうか？ それとも、コーヒーを飲む人は単に健康意識が高いだけなのでしょうか？

これが 相関関係（Correlation） と 因果関係（Causation） の違いです。2つの事象が同時に発生したからといって、一方が他方を引き起こしたとは限りません。例えば、夏には アイスクリームの売上 と 溺死事故 がともに増加します。しかし、アイスクリームを食べることが溺死を引き起こす わけではありません。実際には、気温の上昇 という共通の要因が両方に影響を与えています。

批判的思考 を持つ人は常に問いかけます。「本当に直接的な因果関係があるのか？」 「それとも、隠れた変数が両方に影響を与えているのか？」 この区別ができなければ、誤解を招くデータに基づいた誤った判断をしてしまう危険があります。

重要表現

Correlation
相関関係
2つの事象が同時に発生すること。しかし、それが必ずしも因果関係を意味するわけではない。

Causation
因果関係
一方の出来事が、もう一方の出来事を直接引き起こしている状態。相関関係がある場合でも、因果関係とは限らない。

Hidden Variable
隠れた変数
2つの事象の相関関係の背後にあり、両方に影響を与えている要因。例えば、アイスクリームの売上と溺死事故の増加の共通要因は「暑さ」である。

Misleading Data
誤解を招くデータ
因果関係を誤って推測させるようなデータのこと。統計を正しく解釈しなければ、誤った結論に導かれる。

Critical Thinking
批判的思考
データを鵜呑みにせず、「本当に因果関係があるのか？」と問い続ける思考法。

Direct Causal Link
直接的な因果関係
AがBを引き起こす明確な関係。ただし、多くの場合、相関関係があるだけで直接的な因果関係ではない。

関連用語