最終更新日：2026年8月16日

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DS検定トップ ＞ 相関と因果の違いとは？交絡と「原因とは限らない」を整理【DS検定】

まず結論

相関は「2つのデータが一緒に変化する関係」、因果は「一方が原因となって、もう一方が結果として変化する関係」です。

DS検定では、一緒に動いているだけで原因と決めつけないことが重要です。

相関 ≠ 因果

直感的な説明

例えば、気温が高い日にアイスクリームの売上が増える傾向があるとします。

変数A 変数B 見える関係
気温 アイスの売上 気温が上がると売上も増える

このように、2つのデータが一緒に変化する関係を相関（correlation）といいます。

ただし、相関が見つかっても、

気温がアイス売上を増やす

という因果まで自動的に証明されたわけではありません。

定義・仕組み

相関

相関は、2つの変数がどのように一緒に変化するかを見る考え方です。

例：

  • 気温が上がる → アイス売上が増える
  • 勉強時間が増える → テスト点数が高くなる傾向がある

相関の強さや方向は、相関係数などで表します。

因果

因果は、一方の変化がもう一方の変化を引き起こす関係です。

因果を主張するには、単に一緒に動いているだけでなく、他の要因の影響なども考える必要があります。

交絡

相関があっても、第三の要因が両方に影響していることがあります。

例えば、

  • アイスクリームの売上が増える
  • 水の事故が増える

という2つに相関があっても、両方に影響する気温が第三の要因かもしれません。

このような要因を交絡要因と呼びます。

どんな場面で使う？

データ分析では、まず変数同士の関係を調べ、その後に必要に応じて因果を検討します。

例：

  • 広告費と売上
  • 気温と電力消費
  • 利用時間とアプリ課金

例えば広告費と売上に相関があっても、

  • 季節
  • キャンペーン
  • 商品構成

など別の要因が売上に影響している可能性があります。

相関を見つける → そのまま因果と決めず、別要因を確認する

という順で考えます。

よくある誤解・混同

❌ 相関がある = 原因である

誤りです。

相関は「一緒に動く関係」を示すだけで、原因と結果まで自動的には証明しません。

❌ 相関が強いほど因果関係も強い

これも誤りです。

強い相関でも、

  • 交絡要因
  • 偶然
  • データの取り方

などによって生じる場合があります。

❌ 先に起きた方が必ず原因

時間的に先に起きることは因果を考える材料の一つですが、それだけで十分ではありません。

DS検定では、「相関係数が高いから因果関係がある」と断定する選択肢に注意しましょう。

まとめ（試験直前用）

用語 判断基準
相関 2つの値が一緒に動く
因果 一方が原因となって他方を変化させる
交絡 第三の要因が両方に影響する

試験直前には次の3点を押さえましょう。

  • 相関 ≠ 因果
  • 強い相関だけでは因果を証明できない
  • 第三の要因（交絡）を疑う

対応スキル項目（ver.6 データサイエンス）

  • 分類：基礎技術
  • スキルカテゴリ：科学的解析の基礎
  • サブカテゴリ：統計数理基礎
  • 必須スキル：◯
  • ★ 相関関係と因果関係の違いを説明できる
  • ver.6 ★1スキルチェックで確認する

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