高慢と偏見と天狗と鼻
高慢之章
高慢のことを「天狗になる」と言い、また、「鼻が高い」と言う。天狗と鼻が高いこととの関連は、顔の特徴からきたものであろう。では、高慢との関係は、どちらが本来でどちらが派生なのか。
天狗とは、そもそも仏教の教えから来ているモンスターだそうだ。学問を修めた僧が高慢になることを戒め、「あまりいばると天狗になるぞ」と脅かすために考え出されたものらしい。そうすると、高慢と天狗との関係が本来のものであり、鼻との関係は後から派生したものと考えられる。ちなみに、天狗は、古くはカラス天狗であり、鼻が高い天狗は後世のものだそうである。
この話は、統計分析においても別の意味で戒めである。相関が高い２つの現象があったとき、何らかの因果関係を想定したくなるのは、分析者の人情だ。しかし、直接の因果関係があるのか、第３要因の介在による派生にすぎないのか、因果関係があったとしてどちらが因でどちらが果なのか、といったことは単純な相関分析から出てこない。社会実態に対する適切な理解が不可欠なのである（天狗の由来を知るように）。
単純な回帰分析で、例えば満足度が高い企業ほど業績が良い、という結果が仮に得られても、その結果をもって因果関係を結論付ける愚を犯してはならない。
偏見之章
一般に、同時点の現象から相関や共分散関係をどのようにいじっても、データで因果関係を導くのは難しい。ただ、時間の概念を取り入れると状況が改善する。
一例を挙げよう。下の図は、スペクトル分析の手法を使って、（A）生産と雇用に何か月の時間差があるか（遅れ：生産の変動から雇用の変動までの時間）、（B）生産の波動がどの程度雇用と関係があるか（ゲイン：生産の100％の変動が雇用の何％の変動に対応するか）をみたものである。
(1) と (3)は、7年程度の周期（7年=1／0.15（サイクル／年））及び1年程度の周期(1年=1/1（サイクル／年）)の変動を表しており、いずれも雇用が生産に遅れていることから、生産⇒雇用の因果を示唆する。 (2) は、遅れがマイナスで、雇用が生産に先行していることから、雇用増⇒生産能力増⇒生産増という流れを示唆する。様々な因果関係の波動が混在することが、この図から読みとれる。
データから因果関係を見いだすのは難しい問題だが、スペクトル分析の手法は、ひとつの発展性を秘めているように思う。
（ 2006 年 1 月 13日掲載）
