【統計学】「アイスが売れると事故が増える？」擬似相関の罠と、データに騙されないための思考法

こんにちは、シラスです。

統計学の世界には、あまりにも有名で、そして恐ろしい「ミステリー」が存在します。

データは嘘をつきません。散布図を描くと、見事な右肩上がりの相関が見えます。
相関係数も $r=0.8$ を超えるかもしれません。

さて、このデータを見た市長は、事故を減らすためにこう命令しました。

……もちろん、これは間違いです。
アイスを禁止しても、事故は一件も減りません。

なぜなら、ここには隠れた「真犯人」がいるからです。
今日は、データ分析の最大の落とし穴、「擬似相関（ぎじそうかん）」について解説します。

1. 真犯人は誰だ？：交絡因子の存在

アイスと事故、この2つを裏で操っていた黒幕。
それは「気温（夏）」です。

因果の構造図

「気温」が上がると「アイス」も売れるし、「事故」も増える。
それぞれが気温と繋がっているだけなのに、あたかも「アイスと事故が直接繋がっている」かのように見えてしまう。

これが擬似相関の正体です。
そして、この真犯人（気温）のことを、統計用語で「交絡因子（こうらくいんし）」と呼びます。

2. 他にもある「騙されやすい事例」

「アイスの話は極端でしょ？」と思うかもしれません。
しかし、ビジネスや生活の中には、もっと巧妙な擬似相関が潜んでいます。

事例①：警察官が多い地域ほど、犯罪が多い？

データを見ると、警察官の数と犯罪件数には正の相関があります。
「警察がいるから犯罪が増えるんだ！警察を減らせ！」というのは暴論です。

• 真犯人（交絡因子）： 「人口の多さ（都市化）」
• 人口が多いから犯罪も多いし、警察もたくさん配置されているだけ。

事例②：年収が高い人ほど、ゴルフをしている？

「よし、俺も年収を上げるために明日からゴルフを始めよう！」
残念ながら、ゴルフをしても年収は上がりません。

• 真犯人（交絡因子）： 「年齢（役職）」や「元々の富裕度」
• 偉くなると付き合いでゴルフをする機会が増えるだけ。

3. どうすれば見抜けるのか？（対策）

回帰分析や相関分析は、計算ソフトにデータを入れれば一瞬で終わります。
しかし、ソフトは「それが擬似相関かどうか」までは教えてくれません。

騙されないためには、私たち人間が以下の「ツッコミ」を入れる必要があります。

この「メカニズムを考える力」のことを、専門用語で「ドメイン知識（現場の知見）」と呼びます。
統計学の計算式を知っているだけではダメで、その業界や現場の常識を知っていないと、正しい分析はできないのです。

まとめ

データ分析の結果が出たとき、すぐに「これが原因だ！」と飛びつく前に、一呼吸置いて周りを見渡してください。

「夏だからじゃない？」
その冷静な一言が、組織を誤った判断から救うことになるかもしれません。