상관관계와 인과관계

3. 인과관계 추론의 오류

두 변수 모두에 영향을 미치는 숨겨진 제3의 변수는 허위 상관관계를 발생시킬 수 있다.^[6] 예를 들어, '아이스크림 판매량 증가'와 '익사자 수 증가'는 모두 '여름의 더위'라는 공통 원인에 의해 발생한다.^[40][41]

• 예시 1: 신발을 신고 자는 것은 두통을 느끼며 일어나는 것과 강한 상관 관계가 있다. 그러나 이는 '음주'라는 제3의 요인에 의한 것이다.^[7]
• 예시 2: 어린아이가 불을 켜고 자면 나중에 근시가 발생할 가능성이 더 높다는 연구 결과가 있었으나, 이는 '부모의 근시'라는 요인이 작용한 결과였다.^{[9][10][11][12]}
• 예시 3: 아이스크림 판매량이 증가하면 익사 사망률이 급증하지만, 이는 '계절(여름)'과 '온도'라는 제3의 요인이 작용한 결과이다.
• 예시 4: 시험 불안 점수와 수줍음 점수는 양의 상관관계를 가지지만, '자기 의식 점수'라는 또 다른 변수가 존재할 수 있다. 세 가지 측정이 서로 밀접하게 관련되어 있으면, 각 측정이 서로 어느 정도 영향을 미치는 양방향 경향을 가질 수 있다.
• 예시 5: 1950년대 이후 대기 중 이산화 탄소(CO₂) 수치와 비만 수치가 모두 급증했지만, 이는 '더 부유한 인구'가 더 많은 음식을 먹고 더 많은 CO₂를 생산하는 경향이 있기 때문이다.
• 예시 6: 고밀도 지단백질(HDL, "좋은" 콜레스테롤)은 심장 마비 발생률과 음의 상관 관계가 있지만, 유전자, 식단, 운동과 같은 다른 근본적인 요인이 HDL 수치와 심장 마비 발생 가능성에 모두 영향을 미칠 수 있다.

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• 풍차가 더 빠르게 회전할수록 바람이 더 많이 관찰된다. 따라서 바람은 풍차의 회전에 의해 발생한다. (또는 간단히 말해서 풍차는 이름에서 알 수 있듯이 바람을 생성하는 기계이다.)
• 낮은 콜레스테롤은 사망률 증가와 관련이 있다. 따라서 낮은 콜레스테롤은 사망 위험을 증가시킨다.^[4]
• TV를 많이 시청하는 아이들이 가장 폭력적이다. 분명히 TV는 아이들을 더 폭력적으로 만든다.
• 오락용 마약 사용과 정신 질환 사이의 상관 관계.
• 중세 시대의 유럽인들이 이가 건강에 유익하다고 믿었던 것.^[5]

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3. 1. 제3의 변수 (교란변수)

• 예시 1: 신발을 신고 자는 것은 두통을 느끼며 일어나는 것과 강한 상관 관계가 있다. 그러나 이는 '음주'라는 제3의 요인에 의한 것이다.^[7]
• 예시 2: 어린아이가 불을 켜고 자면 나중에 근시가 발생할 가능성이 더 높다는 연구 결과가 있었으나, 이는 '부모의 근시'라는 요인이 작용한 결과였다.^{[9][10][11][12]}
• 예시 3: 아이스크림 판매량이 증가하면 익사 사망률이 급증하지만, 이는 '계절(여름)'과 '온도'라는 제3의 요인이 작용한 결과이다.
• 예시 4: 시험 불안 점수와 수줍음 점수는 양의 상관관계를 가지지만, '자기 의식 점수'라는 또 다른 변수가 존재할 수 있다. 세 가지 측정이 서로 밀접하게 관련되어 있으면, 각 측정이 서로 어느 정도 영향을 미치는 양방향 경향을 가질 수 있다.
• 예시 5: 1950년대 이후 대기 중 이산화 탄소(CO₂) 수치와 비만 수치가 모두 급증했지만, 이는 '더 부유한 인구'가 더 많은 음식을 먹고 더 많은 CO₂를 생산하는 경향이 있기 때문이다.
• 예시 6: 고밀도 지단백질(HDL, "좋은" 콜레스테롤)은 심장 마비 발생률과 음의 상관 관계가 있지만, 유전자, 식단, 운동과 같은 다른 근본적인 요인이 HDL 수치와 심장 마비 발생 가능성에 모두 영향을 미칠 수 있다.

3. 2. 인과관계의 역전

• 풍차가 더 빠르게 회전할수록 바람이 더 많이 관찰된다. 따라서 바람은 풍차의 회전에 의해 발생한다. (또는 간단히 말해서 풍차는 이름에서 알 수 있듯이 바람을 생성하는 기계이다.)
• 낮은 콜레스테롤은 사망률 증가와 관련이 있다. 따라서 낮은 콜레스테롤은 사망 위험을 증가시킨다.^[4]
• TV를 많이 시청하는 아이들이 가장 폭력적이다. 분명히 TV는 아이들을 더 폭력적으로 만든다.
• 오락용 마약 사용과 정신 질환 사이의 상관 관계.
• 중세 시대의 유럽인들이 이가 건강에 유익하다고 믿었던 것.^[5]

3. 3. 우연의 일치

3. 4. 양방향 인과관계

4. 인과관계의 판정

데이비드 흄은 인과관계가 경험에 근거한다고 주장하면서, 경험은 미래가 과거를 모방한다는 가정에 근거하고, 그 가정 또한 경험에 근거한다는 순환 논법을 지적했다. 그는 '인과관계는 구체적 추론에 근거하지 않는다'라고 결론지으며, 관측할 수 있는 것은 상관관계 뿐이라고 했다.^[42][33]

직관적으로 인과관계에는 상관관계뿐만 아니라 반사실적 의존 관계(counterfactual dependence^영어)도 필요하다. 예를 들어, 한 학생의 시험 성적이 나쁘고 그 원인이 공부 부족 때문이라고 가정할 때, 이를 증명하기 위해 같은 학생이 같은 환경에서 같은 시험을 보지만 공부를 열심히 한 반사실적 상황을 상정한다. 시간을 되돌려 이 두 경우를 비교할 수 있다면 인과관계를 관측할 수 있지만, 현실에서는 불가능하므로 인과관계는 추측할 수밖에 없다. 이를 '인과적 추론의 근본 문제(Fundamental Problem of Causal Inference^영어)'라고 부른다.^[43][34]

과학적 실험과 통계적 방법은 세계의 반사실적 상태를 최대한 근사하는 것을 목표로 한다.^[44][35] 예를 들어, 일란성 쌍둥이를 대상으로 한쪽은 공부를 시키고 다른 한쪽은 놀게 한 후 시험 성적을 비교하는 실험을 통해 공부가 성적에 미치는 인과적 효과를 확인할 수 있다.

통계적 방법은 개인 대신 집단의 등가성을 이용한다. 무작위로 표본을 추출하여 실제 치료를 하는 집단과 위약을 주는 집단으로 나누어 두 집단이 최대한 등질적이 되도록 한다. 치료법과 위약의 효과에 큰 차이가 나타나면 치료법에 인과적 효과가 있다고 결론지을 수 있으며, 실험 결과의 유의성은 P값으로 정량화된다.

많은 과학적 증거는 변수 간의 상관관계에 기반한다.^[16] 그러나 과학자들은 상관관계가 반드시 인과관계를 의미하는 것은 아니라는 점을 지적한다. A가 B와 상관관계가 있다는 이유만으로 A가 B의 원인이라고 가정하는 것은 논리적으로 타당하지 않다.

상관관계를 완전히 무시하는 것 또한 오류이며, 중요한 과학적 증거를 무시하는 결과를 초래할 수 있다.^[16] 통제된 이중 맹검 연구가 어렵거나 윤리적으로 불가능한 경우, 여러 각도에서 얻은 상관관계 증거는 예측에 유용할 수 있다. 예를 들어, 아동 학대와 학업 성취도 간의 부정적 상관관계가 존재한다면, 학대가 학업 성취도를 감소시킨다는 인과적 증거는 아니더라도 예측에 활용될 수 있다.^[17]

담배 산업은 담배 연기와 폐암 사이의 연관성을 부정하기 위해 상관관계 증거를 무시하는 전략을 사용했으며,^[18] 로널드 피셔도 이러한 주장을 펼쳤다.^{[19][20][21][22][23][24][25]}

상관관계는 의학, 심리학, 사회학 등에서 가치 있는 과학적 증거 유형이다. 그러나 상관관계만으로는 인과관계에 대한 증거로 사용될 수 없으며, 성급한 결론은 경계해야 한다.^[18]

5. 한국 사회에서의 오해 사례

5. 1. 정치/사회 분야

5. 2. 경제 분야

5. 3. 문화/기타 분야

6. 각주

참조

_[1] 서적
_[2] 학술지 Correlations Genuine and Spurious in Pearson and Yule https://eprints.soto[...]
_[3] 웹사이트 Sufficient http://mathworld.wol[...] 2019-12-02
_[4] 학술지 Reverse Causality in Cardiovascular Epidemiological Research 2017-06-13
_[5] 웹사이트 Of lice and men: An itchy history https://blogs.scient[...] 2019-02-26
_[6] 웹사이트 Dr. LaBossiere's Philosophy Pages http://www.opifexpho[...] 2009-05-22
_[7] 학술지 Myopia and ambient lighting at night 1999-05
_[8] 뉴스 Night-light may lead to nearsightedness http://www.cnn.com/H[...] CNN 1999-05-13
_[9] 뉴스 Night lights don't lead to nearsightedness, study suggests http://researchnews.[...] Ohio State University 2000-03-09
_[10] 학술지 Vision: Myopia and ambient night-time lighting
_[11] 학술지 Vision: Myopia and ambient night-time lighting
_[12] 학술지 Vision: reply: Myopia and ambient night-time lighting
_[13] 서적 The Psychology of Personality: Viewpoints, Research, and Applications https://books.google[...] John Wiley & Sons
_[14] 문서 Cholesterol: The good, the bad, and the truth http://www.huffingto[...]
_[15] 학술지 Transport mode choice and body mass index: Cross-sectional and longitudinal evidence from a European-wide study http://spiral.imperi[...]
_[16] 웹사이트 Evidence in Medicine: Correlation and Causation http://www.scienceba[...] Science-Based Medicine 2009-11-18
_[17] 웹사이트 If correlation doesn't imply causation, then what does? | DDI http://www.michaelni[...] Michaelnielsen.org 2012-01-23
_[18] 웹사이트 Evidence in Medicine: Correlation and Causation – Science-Based Medicine http://www.scienceba[...] Sciencebasedmedicine.org 2009-11-18
_[19] 서적 The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don't Penguin Books
_[20] 학술지 Dangers Of Cigarette-Smoking British Medical Association 1957-07-06
_[21] 학술지 Dangers Of Cigarette-Smoking British Medical Association 1957-08-03
_[22] 학술지 Cigarettes, Cancer, and Statistics https://www.york.ac.[...] Michigan State University Press
_[23] 학술지 The Nature of Probability https://www.york.ac.[...] Michigan State University Press
_[24] 학술지 Lung Cancer and Cigarettes https://www.york.ac.[...] Nature Publishing Group 1958-07-12
_[25] 학술지 Cancer and Smoking https://www.york.ac.[...] Nature Publishing Group 1958-08-30
_[26] 문서 Correlation does not imply causation.
_[27] 서적 The Cognitive Style of PowerPoint: Pitching Out Corrupts Within http://www.edwardtuf[...] Graphics Press 2006
_[28] 학술지 Correlations Genuine and Spurious in Pearson and Yule http://www.jstor.org[...]
_[29] 문서 false cause
_[30] 문서 The hormone replacement - coronary heart disease conundrum: is this the death of observational epidemiology? Lawlor DA, Smith GD & Ebrahim S, International Journal of Epidemiology, 2004;33:464-467
_[31] 뉴스 Night-light may lead to nearsightedness http://www.cnn.com/H[...] CNN 1999-05-13
_[32] 뉴스 Night lights don't lead to nearsightedness, study suggests http://researchnews.[...] Ohio State University 2000-03-09
_[33] 웹사이트 David Hume (Stanford Encyclopedia of Philosophy) http://plato.stanfor[...]
_[34] 문서 "Statistics and Causal Inference" Journal of the American Statistical Association, Vol. 81, No. 396. (Dec., 1986), pp. 945-960.
_[35] 서적 Causality: Models, Reasoning, and Inference Cambridge University Press
_[36] 서적 '사회조사'의 거짓말 문예춘추 2000
_[37] 서적 The Cognitive Style of PowerPoint: Pitching Out Corrupts Within http://www.edwardtuf[...] Graphics Press 2014-12-20
_[38] 간행물 The hormone replacement - coronary heart disease conundrum: is this the death of observational epidemiology? 2004
_[39] 서적 The Cognitive Style of PowerPoint: Pitching Out Corrupts Within http://www.edwardtuf[...] Graphics Press 2014-12-20
_[40] 뉴스 Night-light may lead to nearsightedness http://www.cnn.com/H[...] CNN 1999-05-13
_[41] 뉴스 Night lights don't lead to nearsightedness, study suggests http://researchnews.[...] Ohio State University Research News 2000-03-09
_[42] 웹사이트 David Hume (Stanford Encyclopedia of Philosophy) http://plato.stanfor[...]
_[43] 논문 "Statistics and Causal Inference" 1986
_[44] 서적 Causality: Models, Reasoning, and Inference Cambridge University Press 2000