인과관계 연구의 개념

데이터만 충분하다면 상관관계를 파악하는 것은 수식으로 쉽게 구할 수 있다. 하지만 인과관계는 그렇지 않다. 원인이 있고 결과가 있다고 할 때, 그 사이를 매개하는 매개변수가 있을 수도 있고, 원인과 결과로 보이는 것에 동시에 영향을 미치는 혼란변수가 있을 수도 있다. 데이터 분석 이상으로 정성적인 부분이 많기 때문에 개인의 판단이 중요하다. 예를 들어서 아이스크림과 상어 공격 피해의 상관관계가 높고, 의사 수와 환자 수의 상관관계는 항상 양의 상관관계를 가지겠지만, 그것이 인과관계를 의미하지는 않는다. 이렇게 보면 쉬워보이지만, 커피 섭취량과 심장병 발생 비율간의 상관관계를 보면 많은 사람들은 커피가 심장병의 원인이라고 생각할 것이다. 하지만 심장병의 가장 중요한 factor는 스트레스이다. 커피를 섭취하는 사람은 스트레스가 높기 때문에 심장병의 발생 비율이 높은 것이다. 따라서, 스트레스가 독립변수이고 심장병과 커피 섭취량은 종속변수이다. 오히려 커피를 마시면 심장병 발병 비율을 ...