상관관계와 인과관계는 어떻게 구별할까요?

함께 움직이는 것과 원인인 것은 다르며, 다른 설명이 없는지부터 따져야 합니다

상관관계는 두 현상이 함께 움직이는 관계이고, 인과관계는 한쪽을 바꾸면 다른 쪽이 달라지는 관계입니다. 두 현상 뒤에 공통 원인이 있거나(교란), 원인과 결과가 거꾸로이거나(역인과), 집단을 합치는 방식 때문에 관계가 뒤집히면(심슨의 역설) 상관이 인과처럼 보입니다. 2021년 노벨경제학상은 우연이나 제도 변화가 만든 자연실험으로 원인을 가려낸 연구에 돌아갔습니다. 역학자 힐은 1965년 원인을 판단할 때 살필 아홉 가지 관점을 제시하면서도, 어느 것도 꼭 갖춰야 할 조건은 아니라고 강조했습니다.

상관관계와 인과관계는 무엇이 다른가요?

노벨위원회 해설은 교육을 1년 더 받은 1930년대생 미국 남성의 소득이 평균 7% 높았다는 예를 듭니다. 그렇다고 교육 1년이 소득을 7% 올린다고 말할 수는 없습니다. 교육을 오래 받기로 한 사람은 짧게 받은 사람과 여러 면에서 다르기 때문입니다. 원인을 묻기 어려운 까닭은 비교할 대상이 없어서입니다. 그 사람이 공부를 그만두었다면 어땠을지, 이민이 적었다면 어땠을지는 관찰할 수 없습니다. 힐은 원인을 묻는 질문의 핵심을 어떤 환경 요인을 바꾸면 원치 않는 일의 빈도가 달라지는가로 보았습니다.

상관을 인과로 착각하게 만드는 경로는 무엇인가요?

상관이 인과처럼 보이는 세 가지 경로

버클리 대학원 입학 자료는 무엇을 보여 주나요?

1973년 가을 버클리 대학원의 6개 큰 학과 자료에서 남성 지원자 2,691명 가운데 44.5%, 여성 지원자 1,835명 가운데 30.4%가 합격했습니다. 합계만 보면 여성이 불리해 보이지만, 학과별로 나누면 모습이 달라집니다.

버클리 대학원 6개 학과의 성별 합격률(1973년)

학과별 합격률은 공개된 지원자·합격자 수로 계산한 값입니다. 여성은 합격률이 낮은 학과에 더 많이 지원했습니다. 비켈 등은 학과 단위로 제대로 합쳐 보면 오히려 여성에게 작지만 통계적으로 유의한 유리함이 있으며, 합계의 편향은 입학위원회가 아니라 그 이전 교육 단계의 선별에서 온 것으로 보인다고 결론지었습니다.

원인을 확인하려면 어떤 방법을 쓰나요?

가장 분명한 방법은 추첨으로 집단을 나누는 무작위 실험이지만, 누가 상급학교에 갈지를 추첨으로 정할 수는 없습니다. 카드는 우연이나 정책 변화가 비슷한 사람들을 다르게 대한 상황, 곧 자연실험을 썼습니다. 1992년 뉴저지가 최저임금을 시간당 4.25달러에서 5.05달러로 올렸을 때 오르지 않은 이웃 펜실베이니아 동부와 함께 패스트푸드점 410곳을 비교해, 고용이 줄지 않았다는 결과를 얻었습니다. 1980년 쿠바인이 대거 건너와 마이애미 노동력이 약 7% 늘었을 때도 교육 수준이 낮은 주민에게 나쁜 영향은 보이지 않았습니다. 앵그리스트와 크루거는 태어난 시기가 우연히 정해진다는 점을 이용해 교육 1년의 효과를 9%로 추정했는데, 이는 단순한 상관(7%)보다 컸습니다.

힐의 아홉 가지 관점은 무엇인가요?

힐은 연관의 강도, 여러 곳과 여러 사람의 조사에서 반복되는 일관성, 특정 집단과 질병에 한정되는 특이성, 원인이 먼저 오는 시간 순서, 노출이 많을수록 결과가 커지는 경사, 당대 지식에 비춘 개연성, 알려진 사실과의 정합성, 개입했을 때 결과가 달라지는지 보는 실험, 비슷한 사례에 비춘 유추를 들었습니다. 그러면서 이것이 엄격한 규칙이 아니며 어느 하나도 인과를 증명하거나 반증하지 못한다고 밝혔습니다. 유의성 검정도 우연의 영향을 일깨워 줄 뿐 가설을 증명하지는 못한다고 덧붙였습니다. 결국 물어야 할 것은 눈앞의 사실을 인과만큼 그럴듯하게 설명할 다른 답이 있는가입니다.

한국인류사회연구원은 원인을 어떻게 설명하나요?

한국인류사회연구원은 사람들의 행동과 선택이 개인의 가치관, 관계, 문화, 경제적 조건, 제도의 영향을 함께 받는다는 관점에서 연구합니다. 그래서 한 가지 수치의 차이를 한 가지 원인으로 설명하기보다, 여러 해석의 가능성을 살피고 설문과 인터뷰 자료가 같은 방향을 가리키는지 맞춰 봅니다. 대표값을 고르는 문제는 평균소득과 중위소득은 무엇이 다를까요?에서, 우연의 폭을 읽는 방법은 여론조사의 표본오차와 신뢰수준은 어떻게 읽을까요?에서 이어 읽어 보세요. 연구원의 원칙은 한국인류사회연구원 소개에서, 연구 방법은 인류학·사회학 연구 방법에서 확인해 보세요.

상관관계와 인과관계 자주 묻는 질문

출처

1. Austin Bradford Hill, 「The Environment and Disease: Association or Causation?」, Proceedings of the Royal Society of Medicine 58(5), 1965. https://doi.org/10.1177/003591576505800503
2. The Royal Swedish Academy of Sciences, 「Press release: The Prize in Economic Sciences 2021」, 2021. 10. 11. https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2021/press-release/
3. The Royal Swedish Academy of Sciences, 「Popular information: Natural experiments help answer important questions」, 2021. 10. https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2021/popular-information/
4. The Committee for the Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel, 「Scientific Background: Answering causal questions using observational data」, 2021. 10. 11. https://www.nobelprize.org/uploads/2021/10/advanced-economicsciencesprize2021.pdf
5. P. J. Bickel, E. A. Hammel, J. W. O'Connell, 「Sex Bias in Graduate Admissions: Data from Berkeley」, Science 187(4175), 1975. https://doi.org/10.1126/science.187.4175.398
6. R Core Team, 「UCBAdmissions: Student Admissions at UC Berkeley」. https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/UCBAdmissions.html