相関と因果の落とし穴！その因果関係、本当に信じていいの？／超実践　ビジネスの落とし穴

kfujimu_0630

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因果関係の必要条件に相関関係がありますが、相関関係だけでは十分でないことがよく分かりました。第三因子がないか、A→Bの順番か（逆ではないか）、AとBはともに変化するか？（気温とビール）をしっかり確認します。ありがとうございました。

sin1979

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相関があると、それで結論を出してしまいがちだが、一度考える必要があることを認識した。

kenjishindou

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相関を見つけるとすぐ因果関係があると思うが、理屈に合っているかを常に考える。

shinshin_

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まず相関を見つけ、そこから因果関係でないかチェックするという流れを徹底したい。チェック方法は以下3点を学んだ⑴共通の原因(交絡因子)がないか⑵まったくの偶然でないか⑶原因と結果が逆でないか

14001

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相関関係と因果関係の違いが理解できた。原因と結果を取り違えないようにする大切さも学べた。

kaihei824

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自分が導きたい議論の方向性が頭の中にあったとしても、結論を急がず、安易に相関関係だけで結果を語るようなことは避ける必要があると思いました。

vegitaberu

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自分にとって都合がいい事実を見つけると、どうしてもそれを過大評価いてしまいがちだと思います。
相関と因果関係についても、その一つだと思っています。
判断する前に、いったん立ち止まり、自分の思い込みから離れて、客観視する習慣をつけたいと思いました。

maverick8739

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わかっていても、ついつい統計からそれを因果関係として見てしまうことがある。AをするとBになる、というストーリーの確認は常に意識していきたい。

fujikawa1060239

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当たり前のことだが、意外と陥りやすいと思いました。3つの可能性を確認する。

h_ma

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相関と因果について、意識しないうちに思い込んで判断していたことがあるのではないかと気づかされました。

haruyokoi

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因果関係も年月とともに希薄になっている可能性があるので、思い込みで判断を謝らないよう、常識のアップデートが必要だと思った。

koupeiman

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疑似相関を疑うことは、データ分析を行う上で基本的なことだか、ついつい思い込みにより見逃してしまうケースがある。
多重共線性などの誤った結果につながり得るので注意したい。

yamazaki-fumito

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相関関係がある事象を、因果関係があると誤って認識してしまう事象には具体的にどういった場合があるのかが気になった。

r_touma

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極端な例が分かりやすかったが、実際に身近に起こりそうな考えなので気をつけたい

shun_shun1212

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相関関係がある＝因果関係があるとは限らないというのは、一見すれば当たり前のことのように感じるが、ビジネスの世界において忘れてしまうことは多いように感じる。その中でも共通の原因が他にあるというケースが多いのではと感じた。

tomosh

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目的と手段の間にある因果関係を押さえることが重要である。相関は必ずしも因果を意味しないということを念頭におき、業務に当たると因果関係が見えてくる。

akinobu-t

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技術系の業務に携わっており、測定値等の相関性の有無については、まず物理的な関係の有無を考えてしまうクセがある。専門分野外の事についてはいったんその拘りを捨てた方が良いかもしれない。ビッグデータから得られる相関関係に物理的な関係が見出せなくても、実はまだ誰も気づいていない因果関係があるのかもしれない。

s___

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第3因子を見つけるのは難しいが、まずは第3因子の可能性を意識することを忘れないようにしたい。

hk90103

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因果関係とはよく使うキーワードですが、細心の注意を払わないと、見落としがちなポイントが潜んでいることがわかりました。熟考し判断するための早計な決めつけや、ざっくりと進めてしまうと余計な事態になるかもしれないので注意が必要だと学びました。

kondora

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相関と因果については、難しい内容でしたので、繰り返しビデオを見て理解を深めます。

naruto0077

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確かに、ストーリーを展開して違和感を感じたら因果関係ではないかもしれない、という提言は当たっているかも知れないと感じた。ここはデータ分析をする上での肝で、ストーリーの違和感を判断できるのはAIではなく人間しかできないため。やはり分析ツールのみにたよることなく、直感も両方を使って分析を進めていきたい。

ben3369

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化学工場の設備課に所属しています。設備老朽化に関連する因子を洗い出し、主原因を特定したいと考えています。
「金属腐食」を促進する環境因子は、温度・湿度・酸素濃度・pHなどさまざまあるが、中には関係性が疑われる因子も挙がっている。
反事実的依存性「AをしないとBにならない」の観点をもって相関性を客観視することで、第三因子や偶然性などを見出すことで、主要因子の絞り込みに寄与したいと考えています。

70sp1208

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顧客で発生した製品の不具合の報告をしたときの事例である。早期の解決を急いでしまったため、原因調査が甘く、憶測で発生原因と再発防止策を報告してしまったことにより、時間が経過し、実は他の原因があったことが多々あった。今回の動画を視聴して、相関と因果の関係の検証は重要であることがわかった。

pom876

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提案資料等を作成する際、見た目だけで因果関係を定義付けづに、背景を確認しながら検討していく

boo10109

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相関が見られる事象に関しは、最初に第三因子がないかを考えることが多いと思うが、その後にまったくの偶然ではとの可能性を考えると思う。
原因と結果が逆の場合の可能せと言うのは、あまり考えたことがなかったので勉強になった。

eizan_1000

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自分に都合の良い証拠だけを集めて因果関係を説明してしまうかもしれないということを頭の隅に置きたい。

sbsconts

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相関と因果の関係は非常に難しく、クリティカルシンキングを受講した際に大いに悩んだ項目です。今回、「全くの偶然」という要素もあることは認識に無かったので、受講してよかったと思います。因果はもっと学ばなければならないと感じていますので、新たな受講とともに、既受講講座の定期的な見直しもやっていこうと思います。

manta369

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AするとBになるというストーリーに違和感があるかどうかを感じられる感性を磨く事で、よりデータ分析のスキルが向上すると感じた。また、実際に確かめるという検証も必要だと思う。

shino_mikako

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短絡的に考えず第三因子がないか、偶然の一致ではないかよく考えてみようと思った。

kusanagiayaka

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相関と因果は別物であると理解できました。
ただ、ストーリーとして納得できるからといっても、データを見ると偶然という事例もあるので客観的な数値などを用いて検証が必要だと感じました。

meow_t

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相関を見つけたら「因果関係」を見極めるために、共通の原因がないか探ってみることを意識します。手元にある定量データのみで無理やり結論を出そうとし、共通する他の原因がないか第3のデータを抽出する作業をさぼってしまいがちです。
反事実的に因果を考えたときに腑に落ちなければ、まずは目的と手段をはき違えていないか（＝目的と手段が逆になっていないか？）確認し、次に共通の原因を探るだけでだいぶビジネスの視野が広がると思いました。

▼例
学び放題の動画で「Ａ：振り返りを投稿」すると「Ｂ：学びが定着」する
「Ｂ：学びが定着」すると「Ａ：振り返りを投稿」する　→　ＡとＢは逆にはなっていなさそう
「Ａ：振り返りを投稿」しないと「Ｂ：学びが定着」しない　→　反事実的依存性が成立

よって、「Ａ：振り返りの投稿」と「Ｂ：学びの定着」には因果関係がある
もちろん、「Ａ：振り返りを投稿」しないと「Ｃ：成績評価の対象」にならないという第3の因子があることも視野に入れます。

kotaro-kariya

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日常業務、生活の中で無意識に相関づけることも自身がある。結論づける前に複合的な検証をするように心がけたいと思いました。

onari

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例えば相関関係を調べていても一度因果関係がしっかりあるのかどうか疑ってみる必要がある

y_miyashita533

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相関関係と因果関係の違いが理解できた。原因と結果を取り違えないようにする大切さも学べた。

y-shiraki

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相関関係が強かったら、それが因果関係なのかを確認する。相関関係が強からといって、因果関係があるとは限らない。
絶対の条件になっていたら因果関係が成り立つ。

meijyu

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因果関係には背景の確認が必要。数値的な根拠だけではなく相関、因果の両面からの仮説立案が重要。すべての数値をうのみにしないようにしたいと思う。

ken175

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製品の試験評価では、因子が複雑なモノであればあるほど、相関に対して、無理矢理に理論を当てはめてしまう。
再現評価をすると、別の新たな結果が出て、混乱しがち。
難しいことだが、事象を整理して冷静な判断をすることが重要だと思う

ponde0627

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相関あって因果なし
分析をする場合は何かしらのからの関係を見つけ出すことを期待して分析をしていることが多いので、目の前の結果を都合よく解釈したくなる誘惑に常にかられているということを忘れないようにしないとと感じた。

xsk00013

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相関は必ずしも因果を意味しないこと。違和感を感じたら因果関係がないかを確かめ意識することが大事である

yuuki2357

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第三因子を考える，わかりやすいです

hadano-iwao

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相関と因果の関係は、しっかり理解していないと間違いやすいですね。

sty-hero

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資料を鵜呑みしないように心がけ、因果関係が信用できるのか常に考えるように習慣化していきます。

fu-atoreichi-ma

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目的と手段の間にある因果関係を抑えること。相関は必ずしも因果を意味しない。AをするとBになるというストーリーに違和感があれば要注意！安易にデータから一つの結論を導かす、別の解があるかもしれない、と視野を拡張して慎重に的確な因果関係を探り出したい。

anripyon

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すごく面白くためになりました。
ソリューションを検討する際に相関らしき事象を発見すると、そこに因果関係を見出したくなりますが
・第3因子の可能性
・偶然出ないかどうか
・因果と結果が逆ではないか
は常に意識したいと思います。
ありがとうございました。

kyo1227

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相関と因果の区別をつけるようにする。正しい判断をするためには多くの反対意見を聞くように心がけるべきと考えました。

makotokoma

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気づきをいただきました。

miemie2020

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因果関係を捕まえようと実施しています。

kumarenger

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相関関係と因果関係の違い、基本的なことですけど、大事なポイントだと思いました。気を付けて考えていくようにします。

uyuuuy9

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たとえ話がわかりやすかったと思います。ただ、こういう事は起こり得る事だと認識して相関と因果を区別してゆければと感じました。

shoushou

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・相関は必ずしも因果を意味しない。
・Aが起こるとBが起こる
→Aが起こらないとBは起こらないと書き換えられる。

上記を忘れないようにする。
チョコレートの売り上げが上がるとノーベル賞受賞者が増えるというのは直感的に因果関係はないと分かったが、このように直感的に分かるようになったら嬉しいなと思った。

kaoru_mari

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相関関係と因果関係の違いが理解できた。

-choco-

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落とし穴にはまらないよう気を付けようと思った

minw

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この講義で、ビジネスは目的を実現する手段を考える問題解決であり、目的と手段の間にある因果関係を押さえることが大切であること、相関は必ずしも因果を意味しないので相関があっても因果があるとは言えないこと、例えば、特にAとBに相関があり、AをするとBになるというストーリー展開で違和感を感じたら注意が必要であること、共通の原因、第三因子の可能性がないか偶然ではないのか、あるいは因果関係が逆ではないのかという相関があっても、 AからBへの因果関係ではない可能性についても必ず意識しなければならないことを理解しました。

yasunari0410

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相関を見つけたら「因果関係」を見極めるために、共通の原因がないか探ってみることを意識します。

coolbar

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因果関係を考える時は、主に問題解決の時です。
問題解決のプロセスでは、原因の特定がとても大切なプロセスです。
目の前の結果を原因と思い込み、効果のない対策を講じないように、フレームワークを使った分解により、結果を明確にし、その後、フレームワークを使って分解により原因を特定します。
その時に因果関係を取り違えないように、第三因子・時間の順に注意して原因を特定します。
そして解決策を考え、実行します。

k-kikkawa

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結論を急いだり、押し通したいときにこうなりがちかもしれない。
相関と因果の関係性を疑い、きちんと論理を展開できる内容で初めて説得できる
情報収集力と分析力が必要だなと思う

012102

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まずは相関関係があるのかを確認しつつも、因果関係が成立しているかはしっかりと確認しないと分析としては不十分

shinya-hotta

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業務改善、改革をしようとするときに、相関と因果関係の特徴を理解して行動を起こすことで、誤った方向や方法を取ることを避けることが出来そう。

takashi_tsujii

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因果と相関の違いが分かった。今までは混在して使っている場面もあったかもしれないので今後は注意する

tony_dg

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データに騙されないよう、相関にメカニズムがあるかを考えてデータを見たいと思います。

kakutake

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「A（手段）をするとB（目的）になるというストーリーに違和感があれば疑ってみる」を実践していこうと思います。

ayako_matsuhisa

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短絡的に、限られた情報の中で因果関係を結んでしまうことの稚拙さを感じました。

a-17

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〇〇が起きたから××が起きたという事実が偶然なのか必然なのか、視野を広げて観察することが大事だと思いました。

shindy-san

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相関と因果関係について、改めて考え直す気付きを貰えた。
日々の業務、生活でも常に意識していると不思議と物事を整理して考えられるようになったと感じる。
引き続き研鑽してゆきたい。

holborn_summer

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因果関係について深く考えた事はなかったのですがチョコ消費量とノーベル賞受賞のたとえはわかりやすかったです。

taro0204307

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意図的なのかは不明ですが、政治ニュースなどでも因果関係に首尾をかしげるようなミスリードがよくあると感じます。ちなみに、チョコレートとノーベル賞の例ですが、カカオが脳に良いという説もあり、例示としては適切でない気もしました。

kim-taeuk

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色んな側面で原因を分析するようにしたいと思います。

ikeda_kiichi

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因果関係を分析する際は安易に結論付けず本当に間違いがないか検証をしたいとおもいます。

bobumi

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相関関係にあるように見えてもそうじゃないこともあるということが分かった。
グラフやデータのような見かけ上のものに惑わされないようにし、相関と因果関係の落とし穴に落ちぬよう気を付けようと思った。
正しくデータ分析を行うことでより良いビジネスにつながると思った。

zenzero

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因果関係係 と 相関関係（よく混同される）
概念 説明 例
相関関係 2つの事象が同時に動く（関係があるように見える） 「アイスの売上」と「水難事故数」→どちらも夏に増えるだけ
因果関係 一方が他方に影響を与えている 「広告費を増やす」→「アクセス数が上がる」

🧠 相関があるからといって、因果があるとは限らない！

🔍 因果関係を見抜く・証明する方法
① 時間順の確認
原因が結果より前に起こっているか？（例：広告→売上）

② 第三の要因（交絡因子）の排除
別の要素が両方に影響していないか？
　例：収入が高い → 野菜も食べるし病気になりにくい（健康の原因は野菜ではなく収入かも）

③ 実験・比較による検証（因果推論）
A/Bテスト、ランダム化比較実験（RCT）

介入前後の差分を比較（差分の差分法）

⚙️ データ分析での因果関係の扱い方
方法 用途 ツール/手法例
回帰分析 関係の強さを見る statsmodels, sklearn
A/Bテスト 施策の効果検証 実験設計が重要
傾向スコアマッチング（PSM） 群を揃えて比較 Python/Rなどで可能
因果推論モデル（DAG, Do-Calculus） 複雑な因果構造の解析 Causal Inference分野

🧭 どんな場面で使える？
ビジネス戦略：「なぜ売れたのか？施策が効いたのか？」

マーケティング：「広告が売上に効いているのか？」

医療・教育・政策：「ある対策が人々にどう影響したか？」

日常判断：「なぜ疲れているのか？寝不足か、ストレスか？」

🎯 まとめ：因果関係の本質
情報を「つながり」として考えるとき、
本当に「原因」なのか、それとも「たまたま一緒に動いただけ」なのか、
を問い続けることが重要です。

mayu-i

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相関関係であっても因果関係があるとは限らない。
チョコをたくさん食べてもノーベル賞は受賞できないというのは、明らかに因果関係がないだろうと思ったけど、業務で何か考えるような時に相関関係があるとわかった瞬間に因果関係もあるのでは？と飛びついてしまいそう。深く物事を考えようと思いました。

tomoko_maeda

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因果関係を信じすぎてジンクスを勝手につくってしまうこともあるとおもった。

stonewhite

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不具合分析などで、因果関係のおかしな事象がよく出てくる。相関はありながら技術的につじつまが合わないことが多い。直ぐに鵜呑みせず、しっかり考えて判断していこうと思う。スピードは知識と経験が補ってくれる。

taktak0821

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とても勉強になりました。

everest

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データの因果関係を正しく見極めて根拠ある提案ができるようになると感じた。

masuyama_n

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議論の場で因果関係の話はよく出ますが、都合の良い例をもとに意思決定されがちな印象です。相関の有の場合においても、共通する因子の確認も忘れないようにしていこうと思います。

risa0107

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日常業務で相関があるからといって因果は本当にあるのかというのを疑いたいと思った。

vendedor-valor

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プロジェクトで失敗した事例を考察して、次に活かそうという試みがありますが、結果と原因の相関関係に納得してしまって因果関係にたどり着かずなければ、同じ失敗を繰り返す可能性があるということだと理解しました。

ns_haoji

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因果関係を見つけ出すのは周辺知識や背景を知っておく必要があると思う。相関関係を見つけることから因果関係を見つけることへとつなげたい。

take104sy

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なかなか，興味深いものでした。因果関係，覚えておきたいと思います。

k_n_h

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相関関係を都合よく解釈してしまいがちですが、きちんと因果関係を見極めていけるように日頃から意識していきたいと思いました。

aksg

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相関関係と因果関係については理解してデータをみているつもりだが、特に第三因子の存在については疑いながらデータを見ていく必要があると感じた。

shotaro_0605

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設定した因果関係も逆説的に正しいのかを行なおうと思った。

maass

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相関＝因果関係としないようにします

fmwa

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部品や製品の不良解析などにおいて思い込みや決めつけるのではなく疑ってかかることが重要。そこに第3因子の存在があるかを考慮する。例えば単に人的ミスの可能性だけではなく工程設計の不備や設備の誤動作なども考えられる。

edomo

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因果関係を正しく見極める力を養う事が大切であると感じた。

junny

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まずタイトルの「相関は必ずも因果を意味しない」この言葉を、普段から意識しておくことは大事だなと思いました。
また、「第三因子（交絡因子）の存在を考慮し、反事実的依存性の可能性を認識する。」思考を持つように心がけようと思いました。

kenamomi

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同シリーズの中では、ちょっと情報が多くて、相対的に分かりにくかったです。