제발 상관관계와 인과관계 차이 좀 구분하세요! (ft. 상관관계 분석 방법)

지금까지는 그냥 숫자만 조금 알면 할 수 있는 정도의 기본적인 데이터 분석 방법이다.

조금 더 자세히, 그리고 시각적으로 알기 위해선 상관관계와 인과관계에 대한 분석을 할 수 있어야 한다.

 

그리고 제발, 상관 관계와 인과 관계가 다름을 알자.

상관관계가 있다고 해서 인과관계가 잇는 것은 아니다.

 

보통은 아래와 같이 생각한다.

상황 : 방문자가 늘어났더니, 매출이 증가했다.
결론 : 즉, 방문자를 늘리면 매출이 늘어난다.

 

만약, 방문자가 줄었을 때 매출이 감소한다면 상관관계는 있을 것이다.

그런데 방문자가 줄었더라도 매출에 변동이 없다면? 다른 요인이 영향을 끼쳤을 것이다.

진행 중인 프로모션, 바이럴, 브랜드 검색량 등 다양한 요인이 있다.

 

많은 회사에서 흔히 저지르는 실수다.

마케터라면 당연히 안저지르겠지만, 보통 마케터는 힘이 없기에, 회사의 결정권자가 '이렇게 해!' 하는 순간, '이러면 안되는데..' 하면서 따르는 경우가 많다. (그래놓고 잘못되면 마케터 탓, 잘되면 본인 덕!!!!)

 

그래서 단순히 트래픽 증대 목적으로만 캠페인을 진행하는 경우가 많은데, 그렇게 따지면 언더팝업 광고를 하는게 최고다.

특정 기사 볼 때, 광고페이지 같이 뜨는 형태의 언더팝업 광고는 방문자당 10원 정도로 굉장히 저렴하기 때문이다.

그런데, 이들이 과연 그 페이지를 볼까?

그냥 욕하면서 나가지는 않을까?

 

즉, 방문자와 매출의 상관관계는 있을 수 있다. 하지만, 절대적이진 않다. 그렇기에 단순하게 위와 같은 상황으로 결론을 내린다면, 잘못된 마케팅 전략을 세울 가능성이 높다.

 

그렇다면 상관관계란 무엇인가?

두 변수간의 선형적 관계이다. 즉, 2개의 지표가 얼마나 서로에게 의존적인가에 대한 것이다.

원인과 결과는 아니다.

 

원인과 결과는 인과관계이다.

하나의 지표로 인해 다른 지표가 변하는 원인과 결과가 바로 인과관계인 것이다.

 

 

[상관관계 분석방법]

솔직히 아래 블로그보다 더 잘 설명할 자신 없다.

https://eunhye-zz.tistory.com/29

데이터 자료 형태에 따른 상관분석 방법

 

우리는 굉장히 좋은 시대를 살고 있다.

이제 데이터만 정리해서 ChatGPT한테 상관관계 분석해달라고 하면 아래와 같은 분석표를 그려준다.

즉, 우리가 할 건 원하는 데이터를 정리하고, raw데이터를 만들어 gpt한테 "상관관계 분석해줘"라고 요청만 하면 된다.

GPT가 없던 시절에는 엑셀로 정리하던 나는 조금 허탈하긴 하다. 그래도 뭐, 작업 속도가 빨라졌으니 아무튼 좋다.

 

상관관계 표를 보는 핵심은 이거다.

숫자 범위 : -1 ~ 1 
|0.9| ~ |1.0| 매우 높은 음/양의 상관관계
 |0.7| ~ |0.9| 높은  음/양의 상관관계 
 |0.5| ~ |0.7| 어느 정도의 음/양의 상관관계 
 |0.0| ~ |0.5| 거의 상관관계가 없음

[해석]
 ▶ 양수 1에 가까울 수록 관계가 매우 깊다
 ▶ 음수 1에 가까울 수록 관계가 매우 약하다.

다만 회사 데이터의 범위 폭에 따라, 숫자 범위는 조금씩 유동성 있게 보곤 한다. 단 회사 내에선 동일하게 유지한다.

 

분석 방법은 굉장히 다양하다.

자세한 설명은 위 블로그를 참고하고, 그래도 이해가 안가면 GPT한테 물어보자.

 

 

참고로 인과관계 분석은 매우 어렵다.

회귀분석부터 시작해 시계열 분석 등 인과관계를 알아내기 위한 방법은 매우 다양하다.

상관관계는 너무 단순한 구조라 위 내용만 알아도 되지만, 인과관계는 분석 모델이 존재할 뿐, 정확하게 알 수는 없다. 다양한 자료 분석 방법을 통해 가설을 세우고, 가능성이 높은 것을 유추할 뿐이다.

그리고 이런 유추를 통해 예측을 할 뿐인 것이다.

 

고로 인과관계 분석 방법에 대한 내용은 천천히 기재할 예정이다.