（後編）今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースについてまとめてみた：中間変量の影響 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ

どもっす。林岳彦です。先日、某所で統計解析の講師役をしました。その際に解析環境の準備の手間を省こうと思って、Amazon EC2上にRStudioのサーバー版を立てて、聴講者にそこに繋いでもらって実習をしようとしたのですが、いざ皆が繋いだらサーバーがクラッシュしまくって実習が全く進みませんでした*1 。。。すみませんでした(泣)*2。。 さて。 良かれと思ったもので逆に墓穴を掘る、というのは人生ではよくあることですよね！ 前回の「合流点の追加によるバイアス」はそんな例の一つでしたが、今回の「後編」ではそのようなもう一つの例として、「中間変量の追加によるマスク」のケースについて見ていきます。 因果関係があるのに相関が見られないケース（４）：中間変量によってマスクされている はい。では、中間変量によって因果効果がマスクされてしまうケースを見ていきます。 ここで「中間変量」というのは、「A→Z」

[takehiko-i-hayashi]

本シリーズの最終回。テーマは「中間変量」です。／追記：確かにこの例だと多重共線性的に重回帰はアカンすね。実務的にはパス解析で背後の因果関係を把握（単回帰で交絡等を拾わないかの確認）しつつの単回帰かな

[kukita]

【#統計学】因果関係があるのに相関関係が見られないケース。中間変量によってマスクされている例「塩分摂取量」「死亡リスク」「血圧」の関係。自分用メモφ(..) #データ #データ解析 #R言語 →

[symphonicworks]

（後編）今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースについてまとめてみた：中間変量の影響 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ

[Diomedeidae]

コメ直し。この事例だと本来は多重共線性に引っかかるので重回帰は使わない方が無難だと思います。応答変数が決まっているなら直に単回帰、全部の因子の因果関係が見たいならばパス解析とかを実施したほうがよさげ。

[aokirozin]

"中間変量によってマスクされている"

[machida77]

因果の定義にも関わる厄介な問題と例。

[murashit]

まとめ重要