今回はちょっとコラム的な内容を。
「体力が高い子どもは学力も高い」
こんな話を耳にしたことがあるかもしれません。
実際に、文部科学省の『平成26年度全国体力・運動能力、運動習慣等調査』と国立教育政策研究所の『平成26年度全国学力・学習状況調査』のデータによれば、
国語と算数の正答率が高い生徒ほど体力テストの合計点も高いという正の相関が見られました。
しかし、このデータをもって「体力があるから学力が高い」と結論付けるのは早計です。
これは『因果関係』と『相関関係』の混同による誤解です。
因果関係とは、原因と結果が明確に結びついている関係です。
例えば、棒の右端を持ち上げると左端も持ち上がるように、Aという原因がBという結果をもたらすのです。
一方、相関関係は、原因と結果が必ずしも一方向に結びついていないものの、何らかの関係性が見られることを指します。
ニューヨークタイムズがかつて発表した、ニコラス・ケイジの年間映画出演本数とプールの溺死者数のデータが良い例です。
このデータによれば、両者に相関が見られますが、だからといって「ニコラス・ケイジが映画に出演するからプールの溺死者が増える」と結論付けるのは無理があります。
これを因果関係として捉えると、
「プールの溺死者数を減らすためには、ニコラス・ケイジの映画出演をやめるべき」ということになりますが、
当然そんなことをしても溺死者数は変わりません。
これが相関関係の典型例です。
しかし、相関関係があるデータが必ずしも無意味だというわけではありません。
相関関係が示されたデータが後に因果関係として認められることもあります。
ただし、パッとデータを見ただけで「そうなんだぁ〜」と納得してしまうのは危険です。
データを鵜呑みにせず、立ち止まって考えることが重要です。
特に、「反対にしてみる」「第３の要因を考える」「単なる偶然か考える」という方法を採用することで、
データに惑わされないようにすることができます。
例えば、体力が高い子どもが学力も高いというデータがあった場合、
「では、学力が高いから体力も高いのか？」と反対に考えてみることが有効です。
また、家庭環境や学校の支援体制など、第３の要因が影響している可能性も考慮すべきです。
データは私たちに多くの情報を提供してくれますが、
その情報を正しく理解し、適切に活用するためには、因果関係と相関関係を見極める力が必要です。
これからも、データの背後にある真実を見抜く目を養い、情報に振り回されないように心がけましょう。
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