交絡変数とは？
こうらくへんすう
交絡変数とは、原因と結果の両方に影響し、因果関係の推定を歪める第三の変数です。
交絡変数（Confounding Variable）とは、研究で関心のある原因変数（説明変数）と結果変数（目的変数）の両方に影響を与えることで、二変数の見かけ上の関連を歪めてしまう第三の変数を指します。「交絡因子」とも呼ばれます。
古典的な例として、「アイスクリームの売上と水難事故の件数は正の相関がある」という観察があります。しかしこれは「夏（気温）」という交絡変数が両方に影響しているためであり、アイスクリームが水難事故を引き起こすわけではありません。
交絡変数が問題になる主な場面と対処法は以下のとおりです。
- 観察研究・疫学研究で真の因果関係を誤って推定するリスク
- ランダム化比較試験（RCT）では無作為割り付けにより交絡を排除できる
- 観察データでは多変量回帰分析・傾向スコアマッチングで統計的に調整する
- 未測定の交絡変数（残余交絡）は完全に排除できないため限界として明示が必要
交絡変数への対処は因果推論の核心的課題であり、疫学・社会科学・経済学・機械学習のあらゆる分野で重要です。「相関関係は因果関係を意味しない」という統計の基本原則は、多くの場合、交絡変数の存在によって生じる偽の相関を戒める言葉でもあります。研究設計の段階で交絡変数を特定・制御する計画を立てることが、信頼性の高い結論を導くための鍵となります。
使い方・例文
「喫煙者に肺がんリスクが高い研究で、年齢や職業といった交絡変数を統計的に調整しなければ、真の喫煙の影響を正確に推定できない」という疫学の議論で登場します。
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