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No.4ベストアンサー
- 回答日時:
企業で統計を推進する立場の者です。
#3のyhr2さんのおっしゃる通りです。
相関と言うのは、〇〇が増えたら、●●も増える。という関係であり、
因果と言うのは、〇〇を増やしたら、●●を増やすことができる、という関係です。お間違え無きよう。
○○が要因として働いた、と書いてしまうと、もし○○に介入できれば防げたんだよね、と突っ込まれますよ。
よく勘違いされる例としては、
①「認可保育所数」と「女性の社会進出」には相関がありますが、政策として認可保育所を増やせば女性の社会進出が進むって考えるのは間違いです。女性の社会進出が進んでいる都市では認可保育所の需要が高いから増えたのかもしれません。これは「因果が逆向き」の例です。
②小学生が履いている「靴のサイズ」と「覚えた漢字数」には相関がありますが、ブカブカの靴を履けばたくさん漢字を覚えられますか。違います。これは小学校の学年という「共通背景原因」があり、そのせいで「見かけの相関(疑似相関)」が出ているのです。
要因解析・因果分析には、「反事実」つまり「もし〇〇が無かったら」という制御された観測値のペアが無ければ要因であることを立証できません。
例としては、薬を飲んだら腹痛が治った、という事実だけでは薬の効果かどうか分かりません。自然に治ったかもしれません。腹痛時にもし薬を飲まなかったら全く治らなかったという反事実があるときに初めて薬の効果が立証されます。
工場では、対策ありなしで実験できますから容易です。新薬の治験では、ノセボ群とプラセボ群を準備します。
さて、今回のように後ろ向きに(過去データを使って)要因解析をすることをケース・コントロール研究と言いますが、ケースつまり影響を受けた群とコントロールつまり比較対照群が必要です。鯖缶を食べていた人と鯖缶を食べていなかった人というように、観測データを集めるのです。そのとき、他の条件は同一にしておかねばなりません!あるいは大量にデータを集め別原因の影響をランダム化します。
①コロナ禍発生前後だけではダメです。他の条件(新型車の投入有無・エコカー補助金有無など)の揃ったペアを観測できますか。観測できれば「分散分析」という方法で立証できます。まあ、これは無理でしょうね。
②まあ、完全なペアが無くても分析出来るっていう方法が「傾向スコア分析」ですが、あなたのケースではこれで解析できるかもしれません。ただし、本一冊読まないとだめですよ。
No.3
- 回答日時:
No.2 です。
「お礼」「補足」に書かれたことについて。>景気動向指数などを用いて分析するつもりです。
>過去の先輩方は石油価格や、景気動向指数を用いて統計解析をしていました…。意味あるのでしょうか?
「統計解析」って、「相関の有無を見る」とかその程度ではないのですか?
相関を見ることには意味があると思います。
ただし、それは「事実関係を調べる」ということであって、「要因分析」とは違います。
>また、コロナ発生前と発生後で景気動向指数と乗用車販売台数の相関関係を調べようとしているのですが意味はあるでしょうか?
「事実関係を調べる」ということでは意味があります。
ただし、何度も言いますが「要因分析」とは違います。
No.2
- 回答日時:
No.1 です。
「補足」に書かれたことについて。>コロナが発生した後とする前での比較、コロナが発生してどのような自動車が1番売れたのか、どの自動車が売上が下がったのか、
それは分析しなくとも、データを見ればわかる話ですね。
>そこにどのような要因が働いているのかを検証するつもりです。
その分析は、統計とは関係ないのでは?
データをいくらいじくりまわしても、それは見えて来ないと思うけど・・・。
この回答へのお礼
お礼日時:2020/07/06 01:04
景気動向指数などを用いて分析するつもりです。
過去の先輩方は石油価格や、景気動向指数を用いて統計解析をしていました…。意味あるのでしょうか?
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何を目的として何を検証するのか
コロナが発生した後とする前での比較、コロナが発生してどのような自動車が1番売れたのか、どの自動車が売上が下がったのか、そこにどのような要因が働いているのかを検証するつもりです。
また、コロナ発生前と発生後で景気動向指数と乗用車販売台数の相関関係を調べようとしているのですが意味はあるでしょうか?