인과관계와 상관관계, 말은 많이 들어봤지만 정확히 어떤 차이가 있는지 헷갈립니다. 쉽게 설명해주실 수 있나요?

인과관계와 상관관계는 데이터 분석에서 매우 중요한 개념이지만, 많은 사람들이 혼동하는 부분이기도 합니다. 인과관계는 한 변수가 다른 변수의 원인이 되는 관계를 의미합니다. 예를 들어, '운동을 꾸준히 하면 건강이 좋아진다'는 인과관계라고 할 수 있습니다. 운동이라는 행위가 건강이라는 결과에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 반면, 상관관계는 두 변수가 서로 연관되어 있지만, 한 변수가 다른 변수의 원인이 되는 것은 아닌 관계를 의미합니다. 예를 들어, '아이스크림 판매량이 증가할수록 익사 사고 발생률이 높아진다'는 상관관계는 있지만 인과관계는 아닙니다. 아이스크림 판매량이 익사 사고의 직접적인 원인이 되는 것은 아니기 때문입니다. 이 경우, 날씨가 더워지면 아이스크림 판매량과 물놀이하는 사람이 모두 증가하기 때문에 이러한 상관관계가 나타나는 것입니다. 따라서, 데이터 분석을 할 때에는 상관관계가 있다고 해서 무조건 인과관계가 있다고 단정지어서는 안 됩니다. 두 변수 사이에 숨겨진 다른 요인이 있는지, 또는 우연히 상관관계가 나타난 것은 아닌지 꼼꼼히 확인해야 합니다. 《데이터 분석가의 숫자유감》에서는 인과관계와 상관관계를 혼동하여 발생하는 다양한 오류 사례들을 만화와 글로 재미있게 보여줍니다. 이 책을 통해 인과관계와 상관관계를 명확히 구분하고, 데이터 분석 오류를 예방하는 방법을 배울 수 있습니다.