상관관계와 인과관계

[정구현]

상관관계와 인과관계에 대한 보고

경영학부 3학년 정구현

*Contents

I.사전적 정의

II.다차원적 비교

III.개념의 적용

I. 사전적 정의

개념(Concepts), 변수(Variables), 진술(Statements) 그리고 변수간의 관계를 나타내는 형식(Formats)으로 이론의 체계는 구성된다. 형식의 예로서는 상관관계와 인과관계를 들 수 있다.

1.상관관계(Correlation)

일반적으로 두개의 변수 사이에 밀접한 체계적 관계가 있어서 한쪽의 증감에 따라 다른 쪽도 증감되는 경향이 있거나, 반대로 한쪽이 증가할 때 다른 쪽이 감소하는 경우 두 변수는 상관관계에 있다고 한다.

*정(양)의 상관관계

①한쪽이 증가하면, 다른 쪽도 증가하는 관계를 양의 상관관계라고 한다.

②정의 상관관계의 경우 양의 상관계수를 갖는다.

*부(음)의 상관관계

①한쪽이 증가하면 다른 쪽은 감소하는 관계를 음의 상관관계라고 한다.

②부의 상관관계의 경우 음의 상관계수를 갖는다

*상관도 - 두 변량 x, y 사이의 관계를 알아보기 위하여 이들 x, y를 순서쌍으로 하는 점 (x, y)를 좌표평면 위에 나타낸 그림이다.

*상관계수 -두 변량 X, Y 사이의 상관관계의 정도를 나타내는 수치(계수)로 그 값에 따라 무상관, 양의상관, 음의상관관계로 구분한다.

2.인과관계(Causal relation)

인과성(因果性)이라고도 한다. 객관적으로 실재하는 사물ㆍ과정ㆍ계(系) 등의 사이에 있어서 원인과 결과의 필연적인 관계를 말한다.

*독립변수와 종속변수의 개념과 관계

독립변수란 관찰대상이 되는 두 변수간의 관계에 있어 원인변수에 해당되며 종속변수는 원인에 대한 결과변수, 즉 독립변수의 영향을 받아서 나타나는 결과를 뜻한다.

II. 다차원적 비교

1.상관관계와 인과관계의 공통조건

형식(Formats)속 변수들은 기본적으로 그 변수간 ‘관계’가 관찰증명되어야 한다. 즉 형식의 차이를 구분하기 전의 형식 속 변수와 그 관계의 자격조건을 몇 가지 열거 할 수 있다. 이것은 상관관계와 인과관계에 동일히 요구되는 조건이다.

①변수의 조건

변수는 측정가능하거나 조작적 정의를 통해 측정의 대상으로서 신뢰성있게 관찰이 가능하여야 한다.

②체계적 방향성

체계적 방향성이란 관찰대상이 되는 두 변수의 유의적 변화방향성이 일정범위 안에서 상호간 규칙성을 가지며 비례, 반비례 관계가 관찰되는 것을 일컫는다.

2.상관관계와 인과관계의 차이

표 2-1 상관관계와 인과관계의 차이
상관관계		인과관계
독립변수와 종속변수로 구분할 수 없다	독립·종속변수의 구분	독립변수와 종속변수로 구분할 수 있다.
X	변수간 시간적 우선성 존재유무	O
X	상호 사이의 결정적 영향력	O
	그 외 특징	비허위성의 검증

2-1)상관관계의 특징

①독립변수와 종속변수를 구분할 수 없다.

형식에 있어서 변수사이의 인과성을 기준으로 원인과 결과변수를 나눌 수 있는데 관찰대상이 되는 두 변수에서 있어 원인되는 독립변수와 결과가 되는 종속변수를 구분할 수 없을 때 두 변수는 인과관계가 있다고 할 수 없으며, 이런 경우 상관관계에 있다고 할 수 있다.

②선후적 인과관계가 존재하지 않는다.

한 변수가 다른 변수의 변화에 대한 원인 될 수 도 있으며 다른 변수의 영향에 따른 결과가 될 수도 있다.

③상관관계의 두 변수간에는 밀접한 관련성이 존재한다.

밀접한 관련성이란 두 변수간 영향력에 있어 절대적 인과성이 아닌 일반성이 존재한다고 말 할 수 있다.

2-2)인과관계의 특징

①두 변수를 독립변수와 종속변수로 구분할 수 있어야 한다.

현상속 관계파악에 있어 원인이 되는 독립변수와 결과가 되는 종속변수가 동시에 구분되어 존재하여야 하며 상호관련성을 가지고 공변해야 한다. 즉 독립변수가 변할 때 종속변수 또한 독립변수의 변화에 따라 변화하여야 한다.

②독립변수는 시간적 우선성을 가져야 한다.

시간적 조건에 있어 독립변수가 종속변수보다 앞선다. 즉 두변수간에 인과적 선후관계가 존재하여야 한다.

③두 변수간에 결정적 인과성이 존재하여야 한다.

시간적으로 우선하는 모든 사건이 결과에 대한 원인이라고 볼 수 없으므로 독립변수는 종속변수에 대한 직접적이고 결정적인 이유가 되어야한다. 즉 원인이 존재하지 않는다면 결과는 발생되지 아니하고 원인 존재시 결과는 항상 발생되어야 하는 것이다.

④비허위성이 검증되어야 한다.

비허위성이란 제3의 변수의 영향을 제거한 상태에서의 독립변수와 종속변수 간의 검증된 인과관계를 일컫는다. 즉 인과관계 검증시 제3의 변수의 영향력을 배제하여야 한다. 실험방법이 인과관계 발견을 위한 유일한 선택이라는 주장은 이러한 맥락에서 제기되는 것이다.

III. 개념의 적용 - 상관·인과관계의 예

1.정확한 인과관계의 파악

“정크 푸드를 많이 섭취하는 아이들 중엔 비행청소년이 많다.”라는 통계

①정크 푸드를 섭취해서 비행청소년이 되었을 수 있다.

②비행청소년들이 정크푸드를 많이 섭취할 수 있다.

③그러므로 변수 간에 정확한 원인과 결과 관계를 알 수 없다

④따라서 해당 통계는 정크 푸드 섭취와 비행청소년 간의 상관관계를 나타낼 뿐이다.

2.시간적 우선성과 결정적 원인

“추운 겨울의 한파로 도시의 하천이 얼었다”는 뉴스

①추운날씨가 하천을 얼게 만들었다. 성립( O )

②하천이 얼어서 날씨가 춥다. 미성립( X )

③즉 (추운)날씨가 독립변수, (언) 하천이 종속변수에 해당된다.

④따라서 해당 뉴스내용은 날씨와 하천의 인과관계를 내포하고 있다.

3.비허위성의 검증

“기혼 여성의 나이가 많을수록 출산한 아이의 수가 많다”

①기혼여성의 나이는 출산을 위한 임신의 직적접 원인이 아니다.

②임신에 원인이 되는 것은 기혼여성의 나이외에도 다양하다.

③따라서 기혼여성의 나이와 출산하 아이의 수의 관계는 상관관계에 해당된다.

4.제3요인의 존재

유럽에서의 산업혁명, 도시화 진행시기에 황새가 늘어나면 집집마다 새로 태어나는 아기들의 숫자도 따라 늘어났다고 한다. 황새와 아기들의 수는 무슨관계인가?

☞황새와 신생아 사이에는 도시의 크기라는 또 다른 변수가 있다.

도시가 커지면 굴뚝이 늘어나고 따뜻한 굴뚝 위에 둥지를 틀기 위해 황새가 많이 날아들게 된다. 또한 대도시에 인구가 집중·증가는 자연스러운 현상이다. 황새도, 아기도 도시화에 따라 늘어났을 뿐, 둘 사이에 직접적인 인과관계는 없는 상관관계에 해당된다.

5.두 변수의 공통적 원인

기온이 높은 여름철이 되면 아이스크림과 냉면의 시장수요가 많아지며 겨울철이 되면 아이스크림과 냉면의 시장수요는 일반적으로 감소한다. 그렇다면 아이스크림의 판매량과 수박의 판매량은 어떠한 관계를 가진다고 말할 수 있는가?

☞ 기온이 상승함에 따라 두 상품의 수요는 늘어나고 기온 감소에 따라 수요는 줄어들게 되는 같은 방향성을 가지지만, 냉면과 아이스크림 사이에는 직접적인 원인이 존재하지 않으므로 인과관계가 존재한다고 보긴 어렵다. 하지만 같은 방향성을 가지므로 두 변수는 상관관계에 있다고 볼 수 있다.