인과관계 vs 상관관계 차이, 그 차이점과 예시 알아보기

인과관계와 상관관계, 두 개념은 매우 비슷해 보이지만, 실제로는 중요한 차이점이 있다. 이 글에서는 이 둘의 차이를 명확하게 이해하고 혼동하지 않도록 예시와 함께 설명하고 있다.

인과관계 vs 상관관계 차이, 그 차이점과 예시 알아보기

인과관계 vs 상관관계

인과관계는 하나의 사건이 다른 사건을 직접적으로 일으키는 관계를 의미한다. 쉽게 말해, A가 원인이고 B가 결과인 상황을 나타낸다. 예를 들어, 비가 오면 도로가 젖는 것처럼, 비(원인)가 오기 때문에 도로(결과)가 젖는다. 여기서 비가 오지 않으면, 도로도 젖지 않으니, 이는 명백한 인과관계다.

 

반면에, 상관관계는 두 변수 사이에 어떤 연관성이 있지만, 그중 하나가 다른 하나를 반드시 일으키는 것은 아니다. 상관관계는 말 그대로 서로 관련이 있다는 것을 나타내며, 하나가 다른 하나를 원인으로 하지는 않는다. 예를 들어, 아이스크림 판매량과 익사 사고 발생률은 여름철에 둘 다 증가하지만, 아이스크림을 많이 먹는다고 해서 익사 사고가 발생하는 것은 아니다. 이것은 단순한 상관관계다.

 

예시를 통해 살펴보는 인과관계와 상관관계

인과관계 예시

• 담배를 많이 피우면 폐암에 걸릴 확률이 높아진다.(담배가 폐암을 일으키는 직접적인 원인)
• 운동을 꾸준히 하면 체중이 줄어든다.(운동이 체중 감소의 원인)

상관관계 예시

• 아이스크림 판매량이 증가하면 익사 사고도 증가한다.(두 사건은 상관관계에 있을 뿐, 하나라 다른 하나의 원인은 아님)
• 도로에 소금이 뿌려지면 차 사고가 증가한다.(겨울철 도로에 소금을 뿌리지만, 이는 미끄러운 도로 때문이지 소금 자체가 사고의 원인이 아님)

인과관계와 상관관계 혼동하지 않는 방법

상관관계가 있다고 해서 인과관계가 있는 것은 아니다. 이 둘을 혼동하는 가장 흔한 오류 중 하나는 상관관계를 인과관계로 착각하는 것이다. 이를 방지하기 위해서는 다음과 같은 질문을 해보면 된다.

• A가 B의 직접적인 원인인가?
• 다른 변수들(제3의 변수)이 A와 B 모두에 영향을 주고 있는가?

상관관계가 있다고 해서 인과관계가 반드시 존재한다고 착각하는 경우를 "상관관계와 인과관계의 혼동"이라고 한다. 이를 통해 잘못된 결론을 내리기 쉬우며, 이러한 오류는 다양한 사례에서 확인할 수 있다.

 

인과관계와 상관관계를 혼동한 사례 예시 5가지

1. 아이스크림 판매량과 익사 사고

• 사례 : 여름철, 아이스크림 판매량과 익사 사고가 동시에 증가하는 현상이 자주 관찰된다. 이를 보고 '아이스크림을 많이 먹으면 익사 사고가 늘어난다.'라고 결론 내리는 것은 잘못된 추론이다.
• 오류 : 실제로는 여름철이라는 공통 변수(기온 상승)가 아이스크림 판매량과 익사 사고 모두에 영향을 주는 것이다. 아이스크림 판매량과 익사 사고 사이에는 상관관계가 있지만, 아이스크림 판매량이 익사 사고를 일으키는 인과관계는 없다.

2. 교회 수와 범죄율

• 사례 : 한 도시에 있는 교회 수와 범죄율이 함께 증가하는 현상에 대해 "교회 수가 많을수록 범죄율이 높아진다."고 결론 내리는 오류
• 오류 : 실제로는 도시의 인구 증가가 이 두 현상에 모두 영향을 미쳤을 가능성이 높다. 교회 수가 범죄율을 높이는 인과관계는 없다.

3. 게임과 폭력성

• 사례 : 폭력적인 게임을 많이 하는 청소년들이 더 폭력적이라는 현상을 '게임이 청소년의 폭력성을 증가시킨다.'고 결론 내리는 오류
• 오류 : 게임과 폭력성 사이의 상관관계는 존재할 수 있으나, 이를 인과관계로 결론 짓는 것은 위험하다. 이미 폭력적인 성향을 가진 청소년이 폭력적인 게임을 더 선호하는 경향일 수 있으며, 다른 요인들(가정환경, 성격 등)이 실제 원인일 가능성도 있다.

4. 아침 식사와 학업 성취도

• 사례 : 아침을 먹은 학생들의 성적이 더 높다는 현상을 '아침을 먹으면 성적이 오른다.'고 결론 내리는 오류
• 오류 : 아침 식사와 성적 사이에 상관관계가 있을 수 있지만, 이를 인과관계로 바로 연결하기에는 부족하다. 학생들의 성적 향상에는 학습 습관, 수면의 질, 부모의 교육적 지원 등 다양한 요인이 관여할 수 있다. 아침을 먹는 것이 성적을 직접적으로 향상시키는 인과관계로 볼 수는 없다.

5. 과일 섭취와 수명

• 사례 : 과일을 많이 섭취하는 사람들이 더 오래 산다는 상관관계를 보고 '과일을 많이 먹으면 수명이 늘어난다.'고 결론 내리는 오류
• 오류 : 과일 섭취와 긴 수명 사이에 상관관계가 있을 수 있지만, 과일 섭취가 수명을 연장하는 직접적인 원인이라고 보기는 어렵다. 과일을 많이 먹는 사람들은 대개 건강한 생활습관(예 : 규칙적인 운동, 금연, 알코올 섭취 제한 등)을 유지할 가능성이 높다. 따라서, 과일 소비량이 많다고 해서 수명이 늘어난다는 인과관계로 볼 수 없고, 다른 건강한 생활습관들이 실제로 수명 연장의 주요 요인일 수 있다.

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인과관계와 상관관계를 혼동하는 오류는 데이터를 분석할 때 자주 발생하는 논리적 함정이다. 두 현상이 함께 발생한다고 해서 하나가 반드시 다른 하나를 일으킨다고 결론을 내리는 것은 위험하다. 이를 방지하기 위해서는 다른 변수들이나 제3의 요인을 고려하고, 인과관계를 검증할 수 있는 실험적 증거를 찾아야 한다.

 

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