スプリアス相関とは
統計では、スプリアス相関、またはスプリアスは、原因と思われるがそうではない2つの変数間の接続を指します。 スプリアスリレーションシップは、多くの場合、ある変数が別の変数に影響を与えるように見えます。 このスプリアス相関は、しばしば、交絡因子とも呼ばれる検査時に明らかではない第3の因子によって引き起こされます。
重要なポイント
- スプリアス相関、またはスプリアスは、2つの要因が偶然に関連しているように見えますが、そうではない場合です。因果関係の出現は、多くの場合、偶然または3番目の「複雑な」要因によって引き起こされるチャート上の同様の動きによるものです。多くの場合、小さなサンプルサイズまたは任意のエンドポイントによって発生します。
スプリアス相関の仕組み
2つのランダム変数がグラフ上で互いに密接に追跡している場合、相関関係、または2つの要因間の関係が疑われやすくなります。 別のトピック「因果関係」を別にすれば、この観察により、チャートの読者は変数Aの動きが変数Bの動きにリンクされている、またはその逆であると信じることができます。 しかし、時々、より詳細な統計的検査で、整列した動きは偶然であるか、最初の2つに影響を与える3番目の要因によって引き起こされます。 これは偽の相関です。 小さいサンプルサイズまたは任意のエンドポイントで行われた研究は、スプリアスの影響を受けやすい特殊性です。
スプリアス相関の例
興味深い相関関係を発見するのはそれほど難しくありません。 しかし、多くの人は偽物であることが判明します。 ウォール街の男性種については、2つの一般的な偽の相関関係に女性とスポーツが関係しています。 1920年代に始まったのは、スカートの長さの理論であり、スカートの長さと株式市場の方向は相関していると考えられています。 スカートの長さが長い場合、それは株式市場が下落していることを意味します。 それらが短い場合、市場は上昇しています。 1月下旬頃には、いわゆるスーパーボウル指標についての話があります。これは、AFCチームによる勝利が株式市場が来年低下する可能性が高いことを示唆しているのに対し、NFCチームによる勝利は市場。 1966年以来、指標の精度は80％でした。 それは楽しい会話のピースですが、おそらく深刻な財務アドバイザーがクライアントの投資戦略として推奨するものではありません。
一般的なスプリアス相関のいくつかの例を次に示します。
- アイスクリームの売り上げが増加すると、Dr死が増加します。 アイスクリームの売り上げの増加はmoreれを引き起こすように思われるかもしれませんが、実際には、暑さの上昇はより多くの人々が泳ぐようになり、アイスクリームをより多く購入する可能性があります。使用方法：喜ばれ、ありがとうと言うエグゼクティブは、共有パフォーマンスを向上させます。
スプリアス相関を見つける方法
データを分析する統計学者やその他の科学者は、常に偽の関係に注意を払う必要があります。 彼らが使用する多くの方法があります。
- 適切な代表サンプルの確保、適切なサンプルサイズの取得、任意のエンドポイントの警戒、可能な限り多くの外部変数の制御、帰無仮説の使用および強力なp値の確認
