用語集
交絡因子confounding factor
調べたい原因と結果の両方に影響し、実際には無い因果関係があるように見せたり、本当の関係を隠したりする第三の要因のこと。相関を見て「原因だ」と判断する前に、必ず確認すべき落とし穴です。
交絡因子とは
交絡因子（confounding factor）とは、注目している「原因（A）」と「結果（B）」の両方に影響を与える第三の要因（C）のことです。C の影響で A と B に相関が生まれるため、データ上は「A が B を引き起こしている」ように見えますが、実際には A を変えても B は変わらない、ということが起こります。データ分析で「相関はあるが因果ではない」を見抜くための基本概念です。
身近な例
「アイスクリームの売上が多い日は水難事故が多い」というデータがあっても、アイスが事故を起こすわけではありません。両方に影響している「気温（暑さ）」が交絡因子です。ビジネスでも、「研修を受けた社員ほど成績が良い」という結果は、研修の効果ではなく「意欲が高い社員ほど研修を受け、成績も良い」という意欲が交絡している可能性があります。
なぜ問題になるのか
交絡を見落とすと、効果のない施策に投資したり、本当は効いている要因を過小評価したりします。POS データや社員サーベイの分析でも、「店舗の立地」「勤続年数」「季節」など、原因と結果の両方に効く要因が隠れていることは珍しくありません。
対処法
- 分析の前に「A と B の両方に効きそうな要因は何か」を仮説として洗い出す
- データを条件ごとに分けて比べる（層別：例えば店舗規模別、年代別に見る）
- 重回帰分析など、複数の要因を同時に考慮する多変量解析で影響を切り分ける
- 可能なら A/B テストのように条件を無作為に割り当て、交絡の影響を打ち消す
