AI 데이터의 요약 정리: 상관관계와 인과관계의 숨바꼭질

데이터를 다루다 보면 두 개의 숫자가 마치 친구처럼 함께 움직이는 것을 자주 보게 된다. 하나가 늘면 다른 하나도 늘고, 하나가 줄면 다른 하나도 줄어드는 현상이다. 우리는 이것을 '상관관계'가 있다고 말한다. 예를 들어, 여름철 아이스크림 판매량이 늘어나면 수영장에서의 익사 사고도 늘어나는 경향을 보인다. 그렇다면 아이스크림이 익사 사고의 원인일까? 물론 아니다. 여기서 우리가 주의해야 할 중요한 개념이 바로 '인과관계'이다. 인과관계는 한 사건이 다른 사건의 직접적인 원인이 될 때 성립한다. 아이스크림 판매량과 익사 사고의 상관관계는 '더위'라는 제3의 요인 때문에 발생한다. 날씨가 더워지면 사람들이 아이스크림을 더 많이 먹고, 동시에 물놀이도 더 많이 하게 되므로 익사 사고의 위험도 자연스레 증가하는 것이다. 아이스크림이 직접적으로 익사 사고를 유발하는 것이 아니며, 이 둘은 단지 '상관'만 있을 뿐 '인과' 관계는 없는 것이다. 데이터 분석에서 이러한 상관관계와 인과관계를 명확히 구분하는 것은 매우 중요하다. 만약 상관관계만을 보고 인과관계로 오해한다면, 잘못된 정책이나 사업 결정을 내릴 수 있다. 기업이 아이스크림 판매를 줄여 익사 사고를 막으려 한

• 주택규 기자
• 2026-02-05 09:04