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見かけの相関と因果とは？
英語：Spurious correlation and causation
別名：疑似相関, 擬似相関, 相関と因果
意味
2つのデータが同じように動いても、一方が他方の原因とは限りません。第三の要因や偶然が、見かけの関係を作ることがあります。
くわしい解説
相関は、2つの数字が同時に増減する傾向を表すだけで、原因と結果の関係までは示しません。アイスクリームの売上が多い月に水難事故も多いのは、アイスが事故を起こすからではなく、気温という共通の要因があるためです。このような第三の要因を交絡因子と呼びます。偶然や、時間とともに増えるだけの系列どうしが、見かけ上強い相関を示すこともあります。
因果を言うには、時間の順序（原因が先）、他の要因の統制、ランダム化した実験や自然実験といった方法が必要です。経済では実験が難しいため、制度の変更を利用した比較（差の差分析など）で検証します。また、因果の向きが逆の可能性や、双方向の関係も考えます。
見かけたら、「◯◯が増えると◯◯も増える」という主張に、共通の原因や逆向きの因果がないかを考えます。「相関がある」と「効果がある」を区別し、記事がどの方法で他の要因を取り除いたかを確認します。
例・ヒント
例：（数字は仮のものです）ある地域で、夏の月の電力使用量とビール売上の相関係数が0.9だったとします。ビールが電力を使わせるのではなく、どちらも気温が高いと増えるためです。
よくある誤解・注意点
相関係数が高いことは、因果の証拠になりません。逆に、相関がゼロに近くても、曲線的な関係などがないとは言えません。また、因果があるかどうかは、相関の強さではなく、比較の設計で決まります。
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