こんにちは、シラスです。
データ分析や実験をしていると、時として「完璧なデータ」が嘘をつくことがあります。
「データは嘘をつかないと言うけれど、
『そのデータが何によってもたらされたか』を読み間違えれば、
私たちは簡単に騙される」
その最大の原因こそが、今回解説する「交絡（Confounding）」です。
この概念を知らないと、良かれと思って行った改善が逆効果になったり、無実の要因を犯人扱い（冤罪）してしまったりします。
今日は、統計学や実験計画法における最重要注意点、「交絡」の正体を暴いていきましょう。
目次
1. 交絡とは？：影に潜む「第三の男」
まず、交絡を一言で定義します。
注目している要因（A）の効果に、別の要因（B）の効果が混ざり込んでしまい、
「どっちが結果に影響したのか区別がつかない状態」のこと。
これだけだと分かりにくいので、統計学で最も有名な例え話を出します。
アイスクリーム殺人事件
ある町でデータを取ったら、驚くべき相関が見つかりました。
- 🍦 アイスクリームの売上が増えると…
- 🏊 水難事故（溺れる人）が増える！
データは嘘をつきません。グラフにすると綺麗な右肩上がりです。
さて、この町は「水難事故を防ぐために、アイスクリームの販売を禁止すべき」でしょうか？
……絶対に違いますよね。
なぜなら、ここには隠れた「第三の男（真犯人）」がいるからです。
☀ 気温（夏）
暑いから、アイスが売れる。
暑いから、海に行って泳ぐ（事故が増える）。
アイスと事故には何の関係もありません。
両方を操っていたのは「気温」です。
しかし、もし私たちが「気温」というデータを無視して解析すると、「アイスが犯人だ！」という冤罪を生んでしまいます。
これが「交絡（交絡因子）」の恐怖です。
2. 実験計画法における「意図的な交絡」
さて、ここからがエンジニアの本題です。
実は、実験計画法（特に直交表）を使うとき、私たちは「意図的に交絡を利用」しています。
L8直交表などを思い出してください。
本来、$2^7=128$ 通りある組み合わせを、たった8回で済ませていますよね？
なぜそんなことができるのでしょうか。
重要な効果（主効果）と混ぜ合わせている（交絡させている）から」
同室の叫び声
実験計画法の列（Column）を「部屋」だと思ってください。
- 部屋No.3に、「因子C」を入れました。
- しかし、実はこの部屋には、最初から透明人間である「交互作用 A×B」も住んでいました。
部屋の中から「わー！」という叫び声（有意差）が聞こえました。
さて、叫んだのは「因子C」でしょうか？ それとも「交互作用 A×B」でしょうか？
区別がつきませんよね？ これが交絡です。
実験計画法では、「A×Bなんてめったに叫ばない（無視できる）だろう」と仮定して、「この声はCのものだ！」と断定して解析を進めます。
これを「交絡を許容する」といいます。
3. 対策：交絡に殺されないために
交絡は避けて通れませんが、制御することはできます。
エンジニアがやるべき対策は3つです。
① ランダム化（無作為化）
「実験日」「気温」「作業者の熟練度」など、制御できない邪魔者は、実験順序をランダムにすることで、特定の因子と交絡しないようにバラします。
（フィッシャーの3原則の鉄則ですね）
② 割り付けの確認（線点図・別名表）
直交表を使うときは、必ず「別名（Alias）」を確認してください。
「この列に因子Cを入れたら、どの交互作用と交絡するのか？」
これを把握せずに実験するのは、目隠しで高速道路を走るようなものです。
③ 層別（ブロック化）
「男性と女性」「AラインとBライン」など、明らかに性質が違うものは、データを混ぜずに分けて（層別して）解析します。
混ぜるな危険。交絡の元を断ち切ります。
まとめ：真犯人は常に隠れている
データ分析の結果が出たとき、すぐに「Aが原因だ！」と飛びつく前に、一呼吸置いて周りを見渡してください。
「本当にこいつが犯人か？ 陰で糸を引いている『第三の男（交絡因子）』がいるんじゃないか？」
その疑いの目を持てたとき、あなたはデータに騙されない「本物のエンジニア」になれるはずです。
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