相関と因果

相関には、一方が増えると他方も増える正の相関と、一方が増えると他方が減る負の相関があります。相関係数は主に直線的な関係の向きと強さを表し、値が大きくても原因の向きや仕組みまでは示しません。二つの値が同じ時期に動くことは、まずデータ上の関連として記録します。

因果を考える時は、要因を変えた場合と変えなかった場合の結果を比べます。観察データには、両方へ影響する共通原因が混ざることがあります。この共通原因によって見かけの関連が生じる問題が交絡です。傘を持つ人が多い日に路面がぬれていても、傘が路面をぬらしたとはいえません。雨が傘の使用と路面の状態の両方へ作用しているからです。

原因の向きも検討対象です。例えば、業務連絡が増えた月に遅延も増えた場合には、連絡が遅延を生んだ説明と、遅延が多いため連絡が増えた説明の両方が成り立ちます。因果効果を推定するには、対象期間、時間順序、比較対象、共通原因、測定方法をそろえ、採用する前提を明示する必要があります。

タロットで観察できる事実は、質問日時、抽出手順、カード名、向き、描かれた人物や物、展開上の位置です。「塔が出た後に予定が中止された」という記録は、二つの出来事が続いた事例に当たります。カードが中止を起こしたという因果主張は、図像や時間順序だけから導けません。対象期間内の全記録を残し、一致しなかった事例や本人の行動、先方の事情、制度上の条件も比べます。

因果関係のページは、介入によって結果がどう変わるかを詳しく説明します。確証バイアスは、予想に合う事例を集め、反対の事例を見落としやすい認知傾向です。反証可能性は、どの結果が出れば主張を誤りと判断するかを先に示せる性質を指します。相関と因果を分けると、関連の発見、原因の推定、主張の検証を順に進められます。