疑似相関

疑似相関とは

統計では、疑似相関、つまり疑似性は、因果関係があるように見えるがそうではない2つの変数間の関係を指します。疑似関係は、ある変数が別の変数に影響を与えるように見えることがよくあります。この疑似相関は、多くの場合、交絡因子と呼ばれることもある、検査時に明らかではない3番目の因子によって引き起こされます。

疑似相関のしくみ

2つの確率変数がグラフ上で互いに密接に追跡している場合、相関、または2つの要因間の関係を疑うのは簡単です。変更は他に影響します。別のトピックである「因果関係」は別として、この観察結果は、チャートの読者に、変数Aの動きが変数Bの動きにリンクされている、またはその逆であると信じさせる可能性があります。しかし、統計的に詳しく調べると、整列した動きが偶然であるか、最初の2つに影響を与える3番目の要因によって引き起こされる場合があります。これは疑似相関です。小さなサンプルサイズまたは任意のエンドポイントで行われた調査は、特にスプリアスの影響を受けやすくなっています。

スプリアス相関の例

興味深い相関を見つけるのはそれほど難しくありません。しかし、多くの人は偽物であることがわかります。ウォールストリートの男性種の場合、2つの一般的な疑似相関には女性とスポーツが含まれます。 1920年代に始まったのは、スカートの長さと株式市場の方向性が相関しているというスカートの長さの理論です。スカートの長さが長い場合、それは株式市場が下落していることを意味します。それらが不足している場合、市場は上昇しています。 1月下旬頃、いわゆるスーパーボウル指標についての話があります。これは、AFCチームによる勝利は、来年には株式市場が下落する可能性が高いことを示唆していますが、NFCチームによる勝利は、市場。 1966年以来、インジケーターの正解率は80％です。これは楽しい会話の種ですが、真面目なファイナンシャルアドバイザーがクライアントの投資戦略として推奨するものではないでしょう。

一般的な疑似相関の例をいくつか示します。

• アイスクリームの売り上げが増えると、溺水が増えます。アイスクリームの売り上げが増えると溺死が増えるように見えるかもしれませんが、実際には、暑さが増すと、より多くの人が泳いだり、アイスクリームを購入したりする可能性があります。
• 2006年から2011年の米国の殺人率はMicrosoft InternetExplorerの使用率と同じです。
• 「お願いします」と「ありがとう」と言うエグゼクティブは、より良い共有パフォーマンスを楽しむことがよくあります。
• オークランドレイダースチームのギアを身に着けている人は、犯罪を犯す可能性が高くなります。 。

疑似相関を見つける方法

データを分析する統計学者やその他の科学者は、常に疑似関係に注意を払う必要があります。使用する方法は多数あります。たとえば、次のとおりです。

• 適切な代表的なサンプルを確保する。
• 適切なサンプルサイズを取得する。
• 任意のエンドポイントに注意する。
• できるだけ多くの外部変数を制御する。
• ヌル仮説を使用し、強いp値をチェックする。