상관관계 (Correlation)

상관관계는 두 변수가 서로 연관성을 가지고 움직이는 정도를 나타냅니다. 이는 두 변수 사이에 어떤 관계가 있음을 의미하지만, 반드시 한 변수가 다른 변수에 영향을 준다는 것을 의미하지는 않습니다. 상관관계는 일반적으로 상관계수(correlation coefficient)를 통해 측정되며, 이 값은 -1에서 1 사이의 값을 가집니다. 상관계수의 절대값이 클수록 두 변수 사이의 연관성이 강하다는 것을 의미합니다.

• 양의 상관관계: 한 변수가 증가할 때 다른 변수도 증가합니다. (상관계수가 1에 가까울수록)
• 음의 상관관계: 한 변수가 증가할 때 다른 변수는 감소합니다. (상관계수가 -1에 가까울수록)
• 상관관계 없음: 두 변수 사이에는 아무런 연관성이 없습니다. (상관계수가 0에 가까울수록)

상관계수의 주요 유형

1. 피어슨 상관계수 (Pearson correlation coefficient):

   • 기호: r
   • 범위: −1에서 +1 사이
   • 설명: 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 나타냅니다. r=+1은 완벽한 양의 선형 관계, r=−1은 완벽한 음의 선형 관계, r=0은 선형 관계가 없음을 의미합니다.

2. 스피어만 순위 상관계수 (Spearman's rank correlation coefficient):

   • 기호: ρ 또는 rs
   • 범위: −1에서 +1 사이
   • 설명: 두 변수의 순위 사이의 상관관계를 측정합니다. 실제 데이터 값 대신 각 변수의 값에 순위를 매겨 사용하는데 데이터의 분포가 정규분포를 따르지 않거나, 이상치가 있을 때 유용합니다.

인과관계 (Causation)

인과관계는 한 변수(원인)가 다른 변수(결과)에 영향을 주어 변화를 일으키는 관계를 말합니다. 인과관계를 확립하기 위해서는 단순히 두 변수 사이의 관계를 관찰하는 것 이상의 증거가 필요합니다. 이를 위해 실험적 연구 방법과 통계적 방법을 복합적으로 사용해야 할 수 있습니다.

상관관계와 인과관계 구분하기

상관관계가 인과관계를 의미하지 않는다는 것은 데이터 분석에서 중요한 원칙입니다. 예를 들어, 어떤 질병의 발병률과 특정 음식의 소비량 사이에 상관관계가 있다고 해서, 그 음식이 질병을 유발한다고 단정 지을 수는 없습니다. 상관관계는 인과관계의 가능성을 시사할 수는 있지만, 추가적인 연구 없이는 인과관계를 확립할 수 없습니다.

인과관계를 확립하기 위해 고려해야 할 요소는 다음과 같습니다:

1. 시간적 선행: 원인이 결과보다 시간적으로 앞서야 합니다.
2. 연관성: 두 변수 사이에 통계적으로 유의미한 관계가 있어야 합니다.
3. 제3의 변수 제어: 두 변수 사이의 관계가 다른 변수의 영향으로부터 자유로워야 합니다.