부적상관(negative correlation)과 정적상관(positive correlation)

어떤 두 현상이 있을 때 그것들이 같은 방향 또는 반대 방향으로 함께 움직이는 경향성을 일컬어 통계학에서 상관(correlation)이라고 한다.

상관(correlation)이란 한 변수가 꼭 증가 또는 감소한다는 의미가 아니라 어느 정도 예외는 존재할 수 있지만 대체로 같은/반대 방향으로 움직인다는 뜻이다. 이럴 때 두 변수 사이에는 상관(correlation)이 존재한다고 한다. 상관은 부적상관(negative correlation)과 정적상관(positive correlation)의 두 종류가 있는데 상관에는 예외가 존재할 수도 있다.

예시(例示)를 통해 상관에 대해 구분하면, 겨울에 날씨가 추울수록 가구당 난방비가 증가할 것이다. 여기서 ‘겨울 기온’과 ‘난방비’는 하나가 감소하면 하나가 증가하는 관계에 있다. 이를 부적상관(negative correlation)이라고 부른다. 여름에는 기온이 오를수록 아이스크림 판매량이 증가하는데 여기서 하나가 증가하면 다른 하나도 증가하는 관계가 있다. 이것을 정적상관(positive correlation)이라고 부른다.

예시(例示)들에서는 두 변수 간에 상관관계뿐 아니라 직접적인 인과관계도 있다. 그러니까 겨울의 추운 날씨는 난방비를 상승시키는 원인이라고 말할 수 있고, 여름 기온의 상승은 아이스크림 판매량을 상승시키는 원인이라고 할 수 있다. 그런데 모든 상관관계가 이렇게 직접적인 인과관계로 인해 생겨나는 것은 아니다. 즉 현실 세계에는 인과관계가 불분명한 상관관계가 굉장히 많이 존재한다. 사실 인과가 명확한 경우보다 그렇지 않은 경우가 더 흔하다고 해야 할 것이다.