擬似相関
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用語解説
擬似相関は、二変数の間に統計的な相関が観測されても、直接の因果関係によるものではなく、第三の変数、共通トレンド、標本選択、偶然などによって生じている関係です。
■ 試験で押さえるポイント
交絡変数CがAとBの両方へ影響すると、AとBに相関が現れます。Cで層別化すると相関が消えたり逆転したりする場合があります。
時間とともに増える二系列は、互いに無関係でも高い相関を示します。差分、トレンド除去、季節調整、時系列モデルなどで検討します。
多数の変数の組合せを探索すれば、偶然に大きな係数が出ます。仮説を別データで再現し、多重比較を考慮します。
第三変数を回帰へ入れて相関が残っても、未測定交絡や逆因果がないとは保証できません。分析設計と対象知識を併用します。
■ 選択肢での判断ポイント
共通原因、時系列トレンド、偶然で見かけの関連が生じるのが擬似相関です。高い相関係数そのものを誤りとするのではなく、因果解釈が誤りです。
例: 年ごとのインターネット利用者数とある病気の件数がともに増えて高相関でも、人口増加や診断制度の変化という時間依存要因を除くまで直接因果とはいえません。