과도한 상관관계 그래프의 정의 특징 예시

의학과 관련되어 과도한 상관관계 그래프의 정의와 특징, 예시를 들어보도록 하겠습니다. 연구하는 연구 간의 관계를 조사하기 위해서는 상관관계 그래프를 사용하는 것이 일반적입니다. 하지만 알맞은 조건이 성사되지 않을 때에는 오류가 날 수 있습니다. 

 

 

과도한 상관관계 그래프의 정의

의학 연구를 하는데 있어서 상관관계 그래프는 중요합니다. 변수 간의 관계를 조사하는 데 있어서 용이하기 때문입니다. 적절하게 사용하지 않는 경우, 알맞은 조건이 갖추어지지 않는 경우에는 과도한 상관관계 그래프가 형성됩니다.

이와 같은 경우에는 여러가지 문제점이 발생하게 되며 그에 관련된 특징, 문제점에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

여러 변수와의 사이에서 모든 상관관계를 보여주는 그래프입니다. 특정 상황에서 이로울 수 있지만 큰 그림, 일종의 큰 맥락을 고려하지 않은 상태에서 결과를 도출했을 때에는 문제가 발생하는 경우가 있습니다

 

과도한 상관관계 그래프의 특징, 문제점

과도한 상관관계 그래프의 특징은 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

정해진 상관 관계가 의미가 있고 어떤 점이 문제점인지 에러인지를 식별하기 어렵게 만들 수 있다는 점입니다. 이오 인한 잘못된 결과, 잘못된 해석이 발생될 수 있습니다.

 

실제로는 서로 상관관계에 있어 전혀 인과관계가 없지만 변수로 인하여 인과관계가 있다는 것처럼 보여질 수 있는 착각을 줄 수 있습니다. 

예를 들어 설명해 보면 두가지이상의 변수가 강한 상관관계가 있는 경우에 하나의 변수가 다른 변수의 원인이라고 결론으로 마무리를 짓고 싶은 경우가 있을 수 있습니다. 이럴 때 두 변수에 영향을 미칠 수 있는 다른 변수가 존재한다면 이 상관관계를 거짓으로 창작할 수도 있다는 점입니다.

 

데이터에 대한 중요한 요점을 스스로 가릴수 있기도 합니다. 변수 사이의 데이터가 지나치게 단순화되어 있거나 잘못된 결론으로 도출될 수 있다는 점 때문에 과도한 상관관계 그래프는 자칫 잘못된 결괏값을 보여줄 수 있습니다.

 

과도한 상관관계 그래프이 될 경우 주의사항

 

과도한 상관관계 그래프로 도출된 경우 주의사항이 있습니다.

잘못된 결론이나 데이터 해석 및 복잡한 관계로 인해 지나친 단순화로 진행될 수 있습니다. 상관관계 그래프를 해석할 때에는 주의를 하여 데이터 간의 맥락을 고려하는 것이 중요합니다.

변수 간의 상관관계를 탐색하기 보다는 특정 가설을 조사하기 위해서 상관관계 그래프를 이용하는 편이 좋습니다.

 

과도한 상관관계 그래프의 예시

과도한 상관관계 그래프의 개념을 좀더 이해하기 쉽도록 예시를 들어 보도록 하겠습니다.

학생들의 평균수면시간과 학교 성적 과의 관계를 연구를 한다고 가정했을 때 100명의 학생 데이터를 수집하게 됩니다. 이때 각 개별적으로 학생들이 취침시간과, 학교성적평균을 기록하게 됩니다.

그 외의 정보로는 연령, 성별, 가족구성, 주변환경과 같은 기타 변수 사이에서의 모든 상관관계를 보여주는 그래프를 만들 수 있습니다.

 

학생들이 취침시간, 학교성적평균, 그외 기타 변수와의 강한 상관관계가 표시될 경우 상대적으로 평균값이 약한 상관관계가 있을 수 있습니다. 아니면 데이터연구 시 큰 맥락을 고려하지 않고 학생들의 취침시간이 학교성적 평균과 어떤 상관관계가 있는지, 직접적인 관련이 되어 있다고 결론을 낼 수 있습니다.

하지만 이러한 변수사이에도 영향을 미치는 다른 요인이 더 있을 수 있기 떄문에 이 결괏값은 정확하지 않을 수 있습니다.