"상관관계 = 인과관계" 착각의 위험

상관관계: A와 B가 함께 변한다 인과관계: A가 B를 유발한다 (A → B)

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유명한 사례 1: 아이스크림과 익사 사고

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유명한 사례 2: 신발 크기와 수학 점수 (아동)

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숨겨진 변수 (Confounding Variable)

두 변수에 모두 영향을 주는 제3의 변수

A와 B는 상관있어 보이지만, 실제 원인은 다른 곳에.

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광고비 사례 다시 보기

광고비와 매출은 상관있지만, 광고비를 늘린다고 매출이 오르는 건 아닐 수 있다.

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인과관계를 확인하는 방법

1. 무작위 통제 실험 (RCT)

2. 시간 순서 확인

3. 이론적 메커니즘

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실무에서 자주 하는 실수

주장	문제점
"우리 앱 설치자가 매출이 높다"	앱 때문인지, 기존 충성 고객이 앱을 깔은 건지?
"광고 본 사람이 더 많이 구매한다"	관심 있는 사람이 광고를 본 건지?
"교육 받은 직원 성과가 좋다"	의욕적인 직원이 교육을 신청한 건지?

항상 "역인과"와 "숨겨진 변수"를 의심하라!