인과관계와 연관관계는 통계 및 데이터 분석에서 중요한 개념으로, 그 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 두 개념을 아래와 같이 구분할 수 있습니다:인과관계 (Causality):정의: 하나의 변수(원인)가 다른 변수(결과)에 영향을 미친다는 관계입니다. 즉, 원인이 결과를 직접적으로 변화시키는 관계입니다.예시: "흡연은 폐암을 유발한다." 여기서 흡연이 원인이고 폐암은 결과입니다. 흡연이 폐암을 직접적으로 유발하는 인과관계입니다.특징: 인과관계를 증명하려면 실험적 검증이나 통제된 환경에서 원인과 결과를 명확히 구분해야 합니다. 이를 위해 A/B 테스트나 실험 설계가 중요합니다.연관관계 (Correlation):정의: 두 변수 간에 어떤 관계가 있다는 것을 의미하지만, 한 변수가 다른 변수의 변화를 직접적으..
