【G検定過去問風テスト】相関があっても要注意！「疑似相関」の罠を見抜く
※本記事では、アフィリエイトプログラムより教材を紹介しています。
📝 問題
以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
2つの変数間に実際には因果関係がないにもかかわらず、第3の変数（潜伏変数）の影響によって、あたかも相関関係があるかのように見えてしまう現象を ( ) と呼ぶ。
- A）偏相関係数
- B）疑似相関
- C）相互情報量
- D）マハラノビス距離
🔍 ここをクリックして正解を見る
- 正解: B）疑似相関
💡 合格に近づく！徹底解説
- 重要度: ★★★
■ 1分で分かる！この問題の要点
- 2つのデータに強い相関があっても、必ずしも「原因と結果（因果関係）」があるとは限らない。
- 第3の変数（例：気温など）が背後にあることで生じる見せかけの相関を「疑似相関」と呼ぶ。
- データの裏にある本当の関係性を見抜く力がG検定では問われる。
■ 初学者向け解説（例え話や背景）
「アイスクリームの売上」が増える日と、「水難事故の件数」が増える日には、驚くほど強い相関関係（比例関係）が見られます。「アイスを食べると水難事故に遭いやすくなるの？」と心配になってしまいますよね。
しかし、これはアイスが原因で事故が起きているわけではありません。背後には「気温が非常に高い（夏日・猛暑日）」という第3の変数（共通の原因）が存在しています。気温が高いからこそ、みんなアイスを買い、同時に川や海へ遊びに行って事故が増えるのです。
このように、データ分析の世界では「数字上の相関」に惑わされず、背後に隠れた真の原因を見落とさない視点が非常に重要になります。
■ 選択肢の解説
- A) 偏相関係数（×）: 第3の変数の影響を取り除いたうえで、純粋な2変数間の相関の強さを測るために計算される指標のことです。
- B) 疑似相関（○）: 因果関係がないのに、第3の変数の影響で相関があるように見えてしまう現象そのものを指します。本問の正解です。
- C) 相互情報量（×）: 2つの変数の間に存在する、線形・非線形を問わないあらゆる関係性の強さを測るための情報理論の指標です。
- D) マハラノビス距離（×）: データのバラつきや変数間の相関（分散・共分散）を考慮して測る距離のことで、主に異常検知などで使われます。
👉 次の問題＆解説テキスト
お疲れ様です！
この調子で次の問題に挑戦しますか？
それとも、立ち止まって詳しい解説を確認しますか？
