Data Science/Data Analysis
상관관계(Correlation)와 인과관계(Causation)
상관관계(Correlation)를 인과관계(Causation)와 혼동하지 않도록 주의해야 한다. 변수 x는 변수 y를 예측할 때 유용할 수 있지만 이것이 x가 y의 원인이 된다는 의미는 아니기 때문이다. 또한 x가 y의 원인이 될 수 있지만 이와 동시에 y가 x의 원인이 될 수도 있다. 또는 둘 사이의 관계가 연구자가 상상했던 단순한 인과관계보다 더 복잡할 수도 있다. 실제 사례로 예를 들어보자. 2014년경 건보공단은 담배회사와 손해배상 청구 소송을 진행한 적이 있다. 내용은 담배회사의 담배 구조적 설계 결함과 담배회사의 불법행위로 3,465명의 흡연자가 폐암 등에 걸렸고, 공단은 이들에게 보험급여로 533억여 원을 지출했다고 주장한 것이었다. 공단 측 귀무가설과 대립가설을 아래와 같다. 편의상 간략하..
