상관분석2 인과관계 (Causality) vs 상관분석 (Correlation) 인과관계와 상관분석은 데이터 분석과 통계학에서 중요한 개념이지만, 서로 다른 의미를 갖습니다. 이 두 용어의 차이점을 살펴보겠습니다. 1. 상관분석 (Correlation): 상관분석은 두 변수 간의 관계를 측정하는 통계 기법 중 하나입니다. 상관분석은 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 평가합니다. 이것은 "X가 증가하면 Y도 증가한다" 또는 "X가 증가하면 Y는 감소한다"와 같은 관계를 보여줍니다. 상관분석은 두 변수 간의 연관성을 나타내는 상관 계수(일반적으로 피어슨 상관 계수를 사용)를 생성합니다. 상관 계수의 값은 -1에서 1 사이에 있으며, -1은 완벽한 음의 선형 관계, 1은 완벽한 양의 선형 관계를 나타내며, 0은 선형 관계가 없음을 나타냅니다. 상관분석은 두 변수 간의 연관성을 파악.. 2023. 10. 19. 데이터 분석에서의 인과관계와 상관분석: 무엇이 다를까? 데이터 분석에서 인과관계와 상관분석은 중요한 개념이지만 종종 혼동될 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 이 두 가지 개념을 설명하고, 그 차이와 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. 인과관계 (Causality): 인과관계는 원인과 결과 간의 관계를 의미합니다. 즉, 한 사건이 다른 사건을 일으킨다고 확신할 수 있는 경우를 나타냅니다. 인과관계를 확인하기 위해 실험적인 연구 디자인이 필요할 수 있으며, 이를 통해 원인과 결과 사이의 인과 메커니즘을 밝힐 수 있습니다. 예를 들어, 의학 연구에서 특정 약물이 병을 치료하는 효과가 있는지를 확인하기 위해 무작위 대조실험이 수행됩니다. 이를 통해 약물과 치료 효과 간의 인과관계를 확인할 수 있습니다. 상관분석 (Correlation Analysis): 상관분석은 두.. 2023. 9. 11. 이전 1 다음
