데이터해석1 상관관계와 인과관계의 차이: 데이터 해석의 핵심 개념 상관관계와 인과관계의 차이: 데이터 해석의 핵심 개념"아이스크림 판매량이 증가하면 익사 사고도 증가한다." "유기농 식품 소비율이 높은 지역일수록 자폐증 발생률도 높다." "교회 수가 많은 도시일수록 알코올 중독자 수도 많다."이런 통계적 관찰들을 접했을 때, 여러분은 어떤 결론을 내리게 될까요? 아이스크림이 익사 사고의 원인일까요? 유기농 식품이 자폐증을 유발할까요? 교회가 알코올 중독을 촉진할까요?이러한 예시들은 데이터 분석과 통계에서 가장 중요한 경고문 중 하나를 상기시킵니다: "상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다(Correlation does not imply causation)." 이 글에서는 상관관계와 인과관계의 개념, 차이점, 그리고 이를 혼동할 때 발생할 수 있는 오류에 대해 살펴보겠습니.. 2025. 3. 4. 이전 1 다음
