| English | 意味 |
|---|---|
| conditional distributions/kənˈdɪʃənl ˌdɪstrɪˈbjuːʃnz/ | 条件分布 |
| independent/ˌɪndɪˈpendənt/ | 独立 |
| causation/kɔːˈseɪʃn/ | 因果関係 |
| confounding variable/kənˈfaʊndɪŋ ˈveərɪəbl/ | 混入変数 |
グループ間の公平な比較
- 2つのカテゴリー変数が関連しているかどうかを確認するには、グループ間で 条件付き分布 を比較します。
- 条件付き分布とは、単一のグループ 内 におけるある変数の割合のセットです。
- 「女子に対して と 男子に対して で、科目別の内訳はどう違うか？」
- 生体数ではなく 割合 を用いることで、グループの規模が異なる場合でも公平な比較が可能になります。
関連性と独立性
- グループ間で 条件付き分布が同じ であれば、変数は 独立している と見なされます。
- 異なれば、変数は 関連性 を示しており、一方を知れば他方についても何かを推測できます。
- グループ間の差が大きいほど、関連性は強くなります。
- どこでも「同じ割合」というのは、関係性がない状態の図です。
割合の差
- 関連性を 割合の差 で定量化します：例として、 $60\%$ の女子 vs $40\%$ の男子が理科を選択した、など。
- その $20$ ポイント分のギャップは、文脈の中で記述される関係性の証拠となります。
- 常に どの グループが高く、 どれだけ 高いかを報告します。
- 微小な差はサンプリングノイズに過ぎない可能性がありますが、大きな差は実際の関連性を示唆します。
関連性が因果関係を意味しない
- 2つのカテゴリー変数の間に強い関連性があっても、 因果関係 を証明するものではありません。
- 隠れた 交絡変数 が両方を引き起こしている可能性があります。
- 観察データでは関連性が揭示されることはありますが、因果関係を確立することは稀です。
- 因果主張を裏付けるのは、設計された 実験 （Unit 3）のみです。
関連性を判断するには、 絶対数ではなく常に条件付き割合を比較 してください——人数が多いグループは、関連性がなくてもあらゆる項目で大きな絶対数になります。「$60\%$ vs $40\%$」は 関連性 に過ぎず、女子であることが理科選択を 因果的に引き起こす ことを証明するものではありません：交絡変数 がこの差を説明している可能性があります。
運動習慣は睡眠の質と関係がありますか？調査結果：
- 運動者において ： $70\%$ が良好な睡眠。 非運動者において ： $45\%$ が良好な睡眠。
- 条件付き分布は 異なっている （$70\%$ vs $45\%$） → 関連性 。
- しかし、健康な人は運動もして睡眠も良いかもしれない——交絡因子。因果関係は証明されていない。
グループ間で 条件付き分布 を比較します：同じであれば変数は 独立している ように見え、異なれば 関連性 があり、それは 割合の差 （文脈の中で記述）によって測定されます。関連性が因果関係を保証しないことには変わりなく、 交絡変数 が関与している可能性があります。
あるグループの条件付き分布
あるグループ内で、スライスはそのグループの条件付き分布である。
2つの質的変数が独立しているとき、その条件付き分布は...
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条件付き分布が同じ ⇒ 相関なし ⇒ 独立性。
運動する人の70%と運動しない人の45%が良好な睡眠をとっています。比率の差（パーセントポイント）はいくつですか？
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70 − 45 = 25 パーセントポイント。
カテゴリー変数間の関連を判断するには、比率ではなく生数（原始数）を比較すべきです。
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条件付き比率を比較してください。グループの規模が異なる場合、生数のみでは不公平な比較になります。
両方の変数を駆動し、関連性を説明する隠れた変数は ___ 変数です。
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交絡変数は代替的な説明を提供します。
関連性と因果関係に関する以下の記述のうち、正しいものはどれですか？
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強い関連性であっても、それだけでは因果関係を証明できません。