[insight] 기획자가 알아야 할 데이터의 상관관계와 인과관계

참고 아티클

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1829/

핵심 요약

정의

상관관계

• 두 변수가 얼마나 상호의존적인지
• 한 변수가 증가하면 다른 변수도 따라서 증가/감소하되 그 추이를 따른다

인과관계

• 실질적으로 하나의 요인으로 인해 다른 요인의 수치가 변하는 형태
• 원인과 결과가 명확한 것

상관관계 =/= 인과관계

사람들은 평소 특정 원인과 결과에서 관계가 존재한다 혹은 관계가 존재하지 않는다로 판단해 의사결정하지만 이건 오류다 !

구별방법

모든 상관관계는 인과관계가 아니다

한쪽에 이끌려 다른 한쪽도 변화한 것처럼 보이지만, 원인과 결과의 관계가 있지 않은 경우 = 상관관계

역인과관계의 오류
인과의 원인 파악 없이 상관관계만으로 잘못된 판단을 하는것

올바른 데이터 의사결정

1. 상관관계만으로 잘못된 의사 결정 하지 않기

• 기획자라는 직무 특성 상 데이터를 자신이 원하는 방향으로 해석하려는 경향을 주의하자
• 상관관계가 있다는 것은 어느정도 영향력이 있다는 의미지만, 다른 외생변수를 고려하지 않고 판단하면 문제가 발생할 수 있음

2. 상관관계와 인과관계를 전부 활용한 합리적 판단하기

• 수많은 상관관계 속에는 하나의 명확한 인과관계가 존재한다.

  기획자로서의 핵심은 수많은 실험과 테스트를 통해 하나의 상관관계를 발견하고, 이를 통해 명확한 인과관계를 찾아 나서는 것이다.
  특정 지표의 상관관계를 계속해서 찾아낸다면 상관관계는 인과관계를 확립하는 기본적인 하나의 증거가 된다.

인사이트

숨어있는 '인과의 원인' 없이 같이 변하는 변수들 사이는 상관관계다. 같이 움직이는 변수들 사이의 관계성을 찾아내서 '인과관계'인 원인 하나를 찾아내는 것이 중요 !

데이터 해석을 객관적으로 하지 않고, 의도된 스토리로 만드는 증거로 쓰는 것을 경계해야 한다.
데이터 기반 =/= 해석 기반 !!

역인과관계는 결과를 원인처럼 보이게 하니 주의해야한다. 예를 들면 매출 높은 고객 -> 리텐션이 높다라는 예시에서, 사실 이미 충성고객이라 매출이 높을 수도 있다는 변수까지도 꼭 체크해서 판단해야 함

데이터는 도출해낸 답이 아니라, 질문을 만드는 도구로써 쓰인다.