상관관계가 있다고 해서 인과관계로 연결되지 않는다

상관관계와 인과관계의 차이

우리는 상관관계와 인과관계를 구분할 필요가 있다.

이때 주의할 점은 상관관계가 인과관계를 내포하지 않는다는 사실이다. 상관관계는 서로 다른 변수 간의 연관성에 관한 강도를 확률적으로 표현한 것이라면, 인과관계는 변수 간 연관성을 비교하여 정확히 증명이 된 확실성을 기반으로 한다. 우리는 이 차이를 명확히 할 필요가 있다. 예컨대, 언론 기사를 읽을 때이다.

언론에서 어떤 내용을 주장할 때, 과학적 실험에 근거한 논문을 제시한다. 논문은 두 변수의 상관관계가 높다고 표현한다면, 언론에는 상관관계를 인과관계로 판단하여 대중들에게 소개하는 오류를 범한다. 즉, 상관관계 증거가 인과관계의 증거로 잘못 제시되는 현상이다.

그렇다면 언론은 확률에 기반한 상관관계를 왜 확실성에 기반한 인과관계로 표현하는 걸까?

'이것 다음에 벌어지는 일은 이것 때문이다'와 같은 사고방식은 하나의 경험을 바탕 삼아 다른 경험을 일반화하는 방식, 이른바 패턴화 방식이 우리 뇌가 받아들이기 쉽고 직관적이기 때문이다.

요컨대, 우리는 상관관계와 인과관계의 정의와 왜 상관관계를 인과관계로 표현하는 오류를 범하는지에 관해 알아보았다. 이를 바탕으로 통계 자료를 제시하는 언론 기사를 보게 된다면 이것이 상관관계를 다루는지, 인과관계를 다루는지 살펴보고 패턴의 오류가 있는지 확인해보는 작업도 한 번 해보면 어떨까.