Process / pipelinecausal-reasoning
상관관계 대 인과관계
상관관계는 두 변수 간의 연관성의 강도와 방향을 측정하는 반면, 인과관계는 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 직접적으로 야기함을 의미합니다. 강한 상관관계(예: r = 0.9)가 반드시 인과관계를 증명하는 것은 아닙니다. 고전적인 예가 많습니다: 아동의 신발 사이즈와 독해 능력은 상관관계가 있지만(나이에 의해 교란됨), 신발 사이즈가 독해 능력을 유발하는 것은 아닙니다. 상관관계가 인과관계를 함의하는지 이해하려면 연구 설계, 교란 변수, 시간적 선행성, 메커니즘을 평가해야 합니다. 무작위 실험은 가장 강력한 인과적 증거를 제공하며, 관찰 연구는 교란 변수를 신중하게 통제해야 합니다.
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출처
- Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-89560-6
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
- Hill, A. B. (1965). The Environment and Disease: Association or Causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58(5), 295–300. DOI: 10.1177/003591576505800503 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/research-statistics/correlation-vs-causation
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