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統計・データサイエンス

因果推論とは?相関と因果関係の違いを理解し、真の原因を見つけるデータ分析手法

2024年10月25日
2分で読めます
因果推論とは?相関と因果関係の違いを理解し、真の原因を見つけるデータ分析手法

この記事の結論

「相関関係」と「因果関係」は異なります。因果推論は、データから真の原因を見つけるための重要な分析手法です。初学者にもわかりやすく、相関と因果の違い、因果推論の基本手法、実践的な応用例まで解説します。

因果推論とは?相関と因果の違い

!原因と結果の関係

30秒で要点

言葉意味
相関Aが増えるとBも増えやすい(一緒に動く)
因果Aが変わるとBが変わる(Aが原因になり得る)

アイス売上と溺死者数は相関しても、因果ではない — 夏(第三の要因)が両方に効いている、という典型例です。

交絡(第三の要因)

交絡=見ている2つの変数の両方に影響する別要因。

ビジネス例 — 広告を増やした月に売上も増えた。広告の効果か、繁忙期か、値下げかを分けて考える必要があります。

因果に近づける方法

方法かんたんな意味
A/Bテスト条件を揃えて比較する
前後比較(注意)他の変化がないか確認が必要
差の差分変化の変化を比較する(上級)

最初は 「施策後に伸びた=効いた」と言わない」 ルールだけでも判断はかなり安全になります。

詳しいマーケ例は 相関と因果:マーケ施策で事故る典型 を参照してください。

チェック(はい/いいえ)

  • [ ] 相関を因果と言い切っていないか
  • [ ] 別の説明(季節・価格・在庫など)を1つ書いたか
  • [ ] 可能なら比較(テスト)の設計を検討したか

次の一手

状況に合わせて、選んでください。