相関関係は因果関係を意味するものではない

「相関関係は因果関係を意味しない」という表現は、 2つのイベントまたは 変数の間に観察された関連性または相関関係のみに基づいて、それらの間の因果関係を正当に推論できないことを指す。 ^{[1] [2]}「相関関係は因果関係を意味する」という考え方は、原因の疑わしい論理的誤謬の一例であり、2つのイベントが同時に発生することで因果関係が確立されたとみなされる。この誤謬は、ラテン語のcum hoc ergo propter hoc (「これとともに、したがってこれのせいで」) としても知られている。これは、あるイベントの後に別のイベントが発生することを前のイベントの必然的な結果と見なすpost hoc ergo propter hoc (「これの後、したがってこれのせいで」) として知られる誤謬や、2つのイベント、アイデア、データベースなどを誤って1つに融合する融合とは異なる。

あらゆる論理的誤りと同様に、議論の背後にある推論に欠陥があると特定しても、必ずしも結論が間違っていることを意味するわけではありません。グレンジャー因果関係検定や収束クロスマッピングなど、相関関係を因果関係の仮説検定の基礎として使用する統計的手法が提案されています。ブラッドフォード・ヒル基準はヒルの因果関係基準とも呼ばれ、因果関係の疫学的証拠を確立するのに役立つ 9 つの原則のグループです。

日常的に使われる「暗示する」という語は、大まかに「～を必要とする」という意味ではなく「～を示唆する」という意味になります。しかし、論理学では、「暗示する」という語の専門用語は「 ～の十分な条件である」という意味になります。 ^[3]統計学者が因果関係は確かではないと言うときに意図する意味はこれです。実際、「 p は q を意味する」は、 p → qと表記される物質的条件文「 p ならば q」の専門用語です。つまり、「状況pが真であれば、qが続く」ということです。その意味では、「相関関係は因果関係を意味しない」と言うのは常に正しいです。

英語では、「原因」（または「因果関係」）という言葉は複数の意味を持ちます。哲学用語では、「原因」は必要、十分、または寄与する原因を指します。相関関係を調べる場合、「原因」は「寄与する 1 つの原因」（必ずしも唯一の寄与原因とは限りません）を意味するために最もよく使用されます。

逆因果関係、逆因果性、または間違った方向は、原因と結果が逆転している疑わしい原因の非形式的な誤謬です。原因は結果であると言われ、逆もまた同様です。

例1

風車の回転が速くなるほど、観測される風も強くなります。

したがって、風は風車の回転によって発生します。（簡単に言えば、風車は、その名前が示すように、風を発生させるために使用される機械です。）

この例では、風車の活動と風速の相関関係（同時性）は、風が風車によって発生することを意味するものではありません。むしろその逆であり、風は風車の存在を必要としないのに対し、風車は回転するために風を必要とするという事実が示唆しています。風は風車がない場所や回転していない風車でも観測できます。風車が発明される前から風が存在していたと信じる十分な理由があります。

例2

コレステロール値が低いと死亡率が上昇します。

したがって、コレステロール値が低いと死亡リスクが高まります。

因果関係は実際はその逆で、癌などの一部の疾患は体重減少などの無数の要因によりコレステロール値が低下し、死亡率の上昇も引き起こします。^[6]これはアルコール依存症患者にも見られます。^[要出典]アルコール依存症患者が肝硬変と診断されると、多くは飲酒をやめます。しかし、死亡リスクも高まります。これらの例では、死亡リスクの上昇を引き起こすのは疾患ですが、死亡率の上昇は診断後の有益な効果によるものとされ、健康的な変化が不健康に見えてしまいます。

例3

他の場合には、どちらが原因でどちらが結果なのかが単に不明瞭な場合があります。例:

テレビをたくさん見る子供は最も暴力的です。明らかに、テレビは子供をより暴力的にします。

これは簡単に逆のことも起こり得ます。つまり、暴力的な子供は、それほど暴力的ではない子供よりもテレビを見るのが好きなのです。

例4

娯楽目的の薬物使用と精神疾患との相関関係は、いずれの場合も成り立つ可能性がある。つまり、薬物が疾患を引き起こしているのかもしれないし、既存の症状を自己治療するために人々が薬物を使用しているのかもしれない。ゲートウェイドラッグ理論では、マリファナの使用はより強力なドラッグの使用につながると主張するかもしれないが、ハードドラッグの使用はマリファナの使用につながる可能性がある（逆の混乱も参照）。確かに、制御された実験を使用して因果関係の方向を判別できないことが多い社会科学では、この誤謬が長年の科学的議論に火をつける可能性がある。その一例は、教育経済学におけるスクリーニング/シグナリングモデルと人的資本モデルの間に見られる。生来の能力があれば教育を修了できるということか、教育を修了することで能力が向上するということのどちらかである可能性がある。

例5

歴史的な例としては、中世のヨーロッパ人が、病気の人の体にはシラミがほとんどいないので、シラミは健康に良いと信じていたことが挙げられます。その理由は、シラミが去ったために人が病気になったというものでした。しかし、本当の理由は、シラミが体温に非常に敏感だからです。発熱などの体温のわずかな上昇により、シラミは別の宿主を探します。当時は医療用体温計はまだ発明されておらず、体温の上昇に気づくことはほとんどありませんでした。目立った症状は後になって現れ、病気になる前にシラミが去ったという印象を与えました。^[7]

他の場合には、2 つの現象がそれぞれ他方の部分的な原因となることがあります。貧困と教育の欠如、あるいは先延ばしと自尊心の低さを考えてみましょう。しかし、これら 2 つの現象に基づいて議論する人は、原因と結果の循環という誤謬を避けるように注意する必要があります。貧困は教育の欠如の原因ですが、唯一の原因ではありません。逆もまた同様です。

第三原因の誤謬（共通原因の無視^[8]または疑わしい原因^[8]としても知られる）は、疑わしい関係を因果関係と混同する論理的誤謬である。これは、XがYを引き起こすと主張しているが、実際にはXとYの両方がZによって引き起こされている。これは、事後的故に自己完結的誤謬のバリエーションであり、疑わしい原因グループの誤謬のメンバーである。

これらの例はすべて、潜在変数を扱っています。潜在変数とは、相関関係にあると観察される両方の変数に影響を与える、単に隠れた第 3 の変数です。この第 3 の変数は交絡変数とも呼ばれますが、交絡変数は隠す必要がなく、分析で修正できるというわずかな違いがあります。Wikipedia の潜在変数へのリンクは交絡にリダイレクトされることに注意してください。また、第 3 の要因が A や B とは根本的に異なるものの、A や B と非常に密接に関連しているために混同されたり、科学的に切り離すのが非常に困難になったりする (例 4 を参照) という問題もよく発生します。

例1

靴を履いたまま寝ると、朝起きたときに頭痛がする確率が高くなります。

そのため、靴を履いたまま寝ると頭痛が起こります。

上記の例は、靴を履いたまま寝ると頭痛が起こると早まって結論付けているため、相関関係が因果関係を意味するという誤謬を犯しています。よりもっともらしい説明は、両方とも第 3 の要因、この場合は酔って寝ることによって引き起こされ、それによって相関関係が生じるというものです。したがって、結論は誤りです。

例2

明かりをつけたまま眠る幼児は、将来近視になる可能性が非常に高くなります。

そのため、明かりをつけたまま寝ると近視の原因になります。

これはペンシルバニア大学 医療センターの研究から得られた科学的例である。1999年5月13日発行のネイチャー誌に掲載された[ 9 ^]この研究は、当時、一般紙で大きく取り上げられた。^[10]しかし、オハイオ州立大学でその後行われた研究では、電気をつけたまま寝た乳児が近視の原因であるとは判明しなかった。親の近視と子どもの近視の発症には強い関連があることが判明し、近視の親は子どもの寝室の電気をつけたままにしておく可能性が高いことも指摘された。^{[11] [12] [13] [14]}この場合、両方の症状の原因は親の近視であり、上記の結論は誤りである。

例3

アイスクリームの売上が増加するにつれて、溺死率が急激に増加します。

そのため、アイスクリームの摂取は溺死の原因となります。

この例では、アイスクリームの売上にとって季節と気温が重要であることを認識していません。アイスクリームは、寒い時期よりも暑い夏の時期にはるかに多く売れます。また、暑い夏の時期には、人々が水泳などの水に関わる活動に従事する可能性が高くなります。溺死者の増加は、アイスクリームではなく、単に水に関わる活動にさらされる機会が増えたことによります。述べられている結論は誤りです。

例4

仮説的な研究では、テスト不安スコアと内気さスコアの間に統計的なr値（相関の強さ）+.59の関係が示されています。 ^[15]

したがって、内気さが、ある程度、テスト不安に因果的に影響を与えると単純に結論付けることができるかもしれません。

しかし、多くの心理学的研究で見られるように、別の変数である「自己意識スコア」が内気さとより強い相関関係 (+.73) を持つことが発見されました。これは「第 3 の変数」の問題の可能性を示唆していますが、このように密接に関連した 3 つの尺度が見つかった場合、それぞれが双方向の傾向 (上記の「双方向変数」を参照) を持つ可能性があることがさらに示唆され、相関関係にある値のクラスターが互いにある程度影響を及ぼします。したがって、上記の単純な結論は間違っている可能性があります。

例5

1950 年代以降、大気中の CO2 レベルと肥満レベルはともに_急激に増加しました。

したがって、大気中の CO2_は肥満の原因となります。

裕福な人口はより多くの食物を消費し、より多くの CO2 を排出する傾向があり_ます。

例6

HDL（善玉）コレステロールは心臓発作の発生率と負の相関関係にあります。

したがって、HDL 値を上げる薬を服用すると、心臓発作を起こす可能性が低くなります。

さらなる研究^[16]により、この結論は疑問視されています。代わりに、遺伝子、食事、運動などの他の根本的な要因がHDLレベルと心臓発作の可能性の両方に影響を与える可能性があります。薬は心臓発作の可能性に影響を与えずに、直接測定可能な要因であるHDLレベルに影響を与える可能性があります。

因果関係は必ずしも一方通行ではない。^{[疑わしい–議論が必要]}捕食者と被捕食者の関係 では、捕食者の数が被捕食者の数に影響するが、被捕食者の数、つまり食料供給も捕食者の数に影響する。もう1つのよく知られた例は、自転車に乗る人のBMIが自転車に乗らない人よりも低いということである。これは、自転車に乗ると身体活動レベルが上がり、BMIが下がると仮定することで説明されることが多い。自転車の利用が増えた人に関する前向き研究の結果は横断研究よりもBMIへの影響が小さいことを示しているため、逆の因果関係もあるかもしれない。たとえば、BMIが低い人の方がそもそも自転車に乗りたがる可能性が高いかもしれない。^[17]

2 つの変数はまったく関連していませんが、偶然相関しています。調べれば調べるほど、関連のない 2 つの変数が関連しているように見える可能性が高くなります。例:

• 大統領選挙前のワシントン・コマンダーズの最後のホームゲームの結果は、フットボールの試合の結果が一般選挙の結果とは何の関係もなかったにもかかわらず、1936年から2000年までのすべての大統領選挙の結果を予測した。この記録は2004年（または元のルールの別の定式化を使用した2012年）にようやく破られた。
• ドイツ社会民主党の得票率と西ドイツの粗鋼生産量との相関関係を示すミアシャイトの法則。
• 禿げ頭と毛深い頭の交代するロシアの指導者: ロシアでは、禿げ頭 (または明らかに禿げかかっている) の国家指導者が、禿げ頭でない (毛深い) 指導者の後を継いでおり、その逆もまた同様である、という状況が 200 年近く続いている。
• 聖書のコード、トーラの中に隠されているとされる歴史的出来事を予言するヘブライ語。文字の組み合わせが膨大なため、十分に長いテキストにどの単語が登場しても統計的に意味をなさない。

科学的証拠の多くは、同時に発生することが観察される変数の相関関係^[18]に基づいています。科学者は、相関関係が必ずしも因果関係を意味するわけではないことを注意深く指摘しています。A が B と相関しているという理由だけで A が B を引き起こすという仮定は、正当な議論として受け入れられません。

しかし、相関関係を完全に否定するという逆の誤謬を犯す人もいます。そうすると、重要な科学的証拠の大部分が否定されてしまいます。^{[18]特定の疑問に対処するために}二重盲検対照試験を行うことは困難または倫理的に不可能な場合があるため、因果関係の証拠を提供できなくても、複数の角度からの相関関係の証拠が予測に役立つことがあります。たとえば、ソーシャルワーカーは、児童虐待が学業成績とどのように関係しているかを知りたい場合があります。虐待を受けるか受けないかをランダムに割り当てる実験を行うのは倫理に反しますが、研究者は非実験的な相関関係設計を使用して既存のグループを調べることができます。実際に虐待と学業成績の間に負の相関関係が存在する場合、研究者はこの統計的相関関係の知識を使用して、虐待が学業成績を低下させるという因果関係の証拠を研究で提供できなかったとしても、研究対象外で虐待を経験する子供について予測を行うことができます。^[19]利用可能な方法論が限られていることと相関関係を否定するという誤謬の組み合わせは、科学的発見に反論するために時々使用されてきました。例えば、タバコ業界は歴史的に相関関係の証拠を否定することでタバコの煙と肺がんの関連性を否定してきたが^[20]、生物学者で統計学者のロナルド・フィッシャーも（しばしばタバコ業界を代表して）同様の主張をしてきた。^[リスト1]

相関関係は、医学、心理学、社会学などの分野では貴重な科学的証拠の一種です。相関関係が実際に存在することを最初に確認し、次に考えられるすべての因果関係を体系的に調査する必要があります。結局のところ、相関関係だけでは、治療と利益、危険因子と病気、社会的または経済的要因とさまざまな結果との間の因果関係の証拠として使用することはできません。相関関係の予備的な外観に基づいて早まった結論に達することは簡単で、誘惑に駆られることさえあるため、最も乱用されるタイプの証拠の1つです。^[20]

• 帰結の肯定 – 誤った議論のタイプ（論理的誤謬）
• ランダムな点の配列 – 統計における現象
• 逸話的証拠 – 個人の証言に基づく証拠
• アポフェニア – 無関係なものの間につながりを感じる傾向
  • 事後分析 – データが見られる前に指定されていなかった統計分析
  • 多重比較問題 - 多くのテストによる統計的解釈
  • 他所を見る効果 – 統計分析現象
  • データドレッジング – データ分析の誤用
  • データから示唆される仮説の検証 - 統計における循環論法の問題
• 聖書コード – ヘブライ語のトーラのテキスト内に暗号化された秘密のメッセージの集合とされる
• ブラッドフォードヒル基準
• 偶然#因果関係 – 関連性のない出来事の同時発生
• 交絡因子 – 因果推論における変数または要因
• 逆の混乱 – 論理的誤謬
• フランスのパラドックス – フランス人の心臓病の数は予想よりはるかに少ないという観察
• 実験計画法 – タスクの設計
• 共同効果 – 因果的に独立した変数間の見かけ上の、しかし偽の相関関係リダイレクト先の簡単な説明を表示するページ
• 調停（統計）  - 統計モデル
• 正規分布と無相関は独立性を意味するものではない
• 海賊と地球温暖化 – 風刺的な神リダイレクト先の簡単な説明を表示するページ
• 再現性 – 科学研究の側面
• 偽の関係 – 因果的に独立した変数間の見かけ上の、しかし偽の相関関係
• 目的論 – 運命や目的の観点から考える

バンドルされた参照

• ビービー、ヘレン、ヒッチコック、クリストファー、メンジーズ、ピーター（2009）。オックスフォード因果関係ハンドブック。オックスフォード大学出版局。ISBN 978-0-19-162946-4。
• タフテ、エドワード R. (2006)。『PowerPoint の認知スタイル: 外部への売り込みは内部を腐敗させる (第 2 版)』。コネチカット州チェシャー:グラフィックス プレス。ISBN 978-0-9613921-5-4。