一般的なデータ分析では、 相関関係の探索 をします。
相関関係と因果関係 にあるように、「相関が見つかったら、因果関係が見つかった」とは簡単には言えませんが、 相関の性質を「発見」と考えて利用しようとします。
では、相関関係がない時は、それで終わりかというと、そうでもないです。 相関関係が見つからなかったとしても、データ分析しておいた方が良い事があります。
相関関係と因果関係 の話とは、逆になるのですが、相関があるはずの２変数に相関がない時は、「異常」だったりしますので、注目した方が良い時があります。
この例として、 二重測定による判別能力の向上 があります。
「相関があるはず」と考えた理由と、実際には「相関がない」という事実のギャップから、 未知の現象がどのような理由で起きているのかを考察していくことで、因果関係を見つけます。
この分析は、「相関があるはず」という事を知らないとできませんし、データとして見えていることだけでは、進められません。 その現象に詳しい人が自分で分析するか、データ分析に詳しい人と協力して進めます。
持っているデータの中にはないけれども、そのデータが作られるメカニズムの中にあるデータとは、相関関係がある場合があります。
この場合は、
隠れ変数の探索
に詳しく書いています。
順路
次は
有向グラフになるデータの構造
