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世帯年収と学力は比例する?」記事へのコメント

  • (A)親の学歴が高い → (B)年収が高い → (C)親の遺伝子や習慣を受け継ぐ子は学歴が高い

    単なる偽相関。(B)は不要でしょう。

    • Re:偽相関 (スコア:2, 参考になる)

      by Anonymous Coward on 2009年09月17日 17時02分 (#1641125)

      偽相関という言葉をはじめて知った。

      で、ググるとそれなりにある。直接の因果関係がない相関関係を偽相関と呼ぶ人達がいるらしい。
      でも相関関係から因果関係を決定する方法って一般的に無いでしょう???

      ということは偽相関ということばを使う人と、その言葉を使って因果関係を否定されそうになっている人はいずれも科学的な人物ではないというわけで、不思議な言葉だ。

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      • by chu-chu (7456) on 2009年09月17日 18時02分 (#1641191)

        専門用語ですから、知らなくても恥ではないと思います。
        大学でそれ関係の授業を受ければ教えてもらえます。

        第二節と第三節は繋がりはないですね。

        科学的な人物ってどういう人か知りませんが、例えば、統計学を知る人にとってはわりと常識的な用語なので、
        「偽相関ということばを使う人・・・はいずれも科学的な人物ではない」と断じるのは難しいと思います。

        親コメント
        • by WizU (35053) on 2009年09月18日 14時44分 (#1641721) ホームページ

          私も偽相関という用語を最近心理学を勉強している友人から聞いてはじめて知りました。
          経済系では「因果関係のない相関」を「見せかけの相関」、とは言いますが、媒介を有する因果関係を偽相関と呼ぶ事はあまりないです。
          なので、大学で統計学を履修していても偽相関という用語を学習していない人がいても珍しくないと思います。

          「因果関係のない相関」をあえて「見せかけの相関」と呼ぶのは、BとCに共通に影響を与えるAが存在するため、Aが一定のままBが変化したときにCが変化しない場合、つまりBとCに相関は存在するが、因果関係が無いケースに注目しているからです。
          他方、元コメにあった「偽相関」とは、
          A→B→Cという因果関係があるため、B→Cは偽相関、としているようですが、これの持つ意味がよくわかりません。
          A→Bという因果関係があり、B→Cという因果関係があれば、AとB、BとC、AとCには必ず相関が生じますし、Cを増加させないAの増加、Bの増加も存在しません。
          また、Bが不要と仰っていますが、Aに寄らないBの増加があった場合、Aと無関係にCが増加します。
          なので、B→Cという因果関係はBがAに依存して居ようがいまいが、意味があります。

          もし「偽相関」というのが経済系でいう「見せかけの相関」と同一であり、B→Cという因果関係が存在せず、A→Cが存在するのであれば、Bが不要となります。
          もし「偽相関」が「見せかけの相関」と同一なのであれば元コメは「偽相関」の説明として誤っていますし、元コメの「偽相関」の説明が正しいのであれば、あえて偽相関という名前を付ける必要性がわかりません。

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          • by chu-chu (7456) on 2009年09月18日 16時13分 (#1641792)

            元コメは単なるツッコミを走り書きしただけなので、
            矢印は直接の因果関係を意図していません。
            他の人のきちんと書いてある意見があるので、敢えて今更私が書き足す必要も無いでしょう。
            それにしても、この話題でここまで真面目に話が盛り上がるとは少しうれしく思います。

            なお、「偽相関」と貴方が書いている「見せかけの相関」は同じ意味と思います。
            いろいろな訳語があるもので、ある大御所はspurious correlationを
            自分の教科書で「みかけ上の相関」と書いてました。
            私自身は意味が通じれば何でもいいと思います。

            親コメント
      • by Anonymous Coward

        統計の授業で出てきましたね。

         血圧と年収は高い相関関係がある

        とか、本当の相関関係は別のものとの間にあるのに、その要素が
        落ちた状態で観測しているので関係のないものの間に相関が見えるという、
        統計分析での誤読で非常に多い問題だとか。

        ちなみに上の例で落ちている要素は、年齢と地位・職位です。

        結局、対象のことが判ってないと、データだけ見てもまともに
        分析できない。でも分析しないと対象のことが判らない。統計分析と
        いうのはそういう数理と経験を行き来してするものだ・・・みたいな
        話になったような。

私は悩みをリストアップし始めたが、そのあまりの長さにいやけがさし、何も考えないことにした。-- Robert C. Pike

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