相関関係（correlational relationship）/ 因果関係（causal relationship）
ポイント
相関関係（correlational relationship）
2つの変数間の関連の強さを見るための指標。通常ピアソンの積率相関係数のことを指す。
因果関係（causal relationship）
2つの変数のどちらかが原因となってもう一方の変数の値に影響を及ぼす関係のことを指す。
相関関係だけでは因果関係は分からない。相関研究で2つの変数に関連があることが認められた場合には、実験研究などによって因果関係を明らかにする必要がある。
因果関係に必要な条件
①時間的順序が正しいこと（先行）
時間軸上において、まず原因があり、その後に結果があること
②相関関係が存在すること（共変）
一方が変われば他方も変わるような関係があることいった状態ではないこと
③第3因子が存在しないこと（別解釈の排除）
同じ1つの因子が、異なる2つの事象の原因となっているため2つの事象の間に相関関係が生じるとの
確認問題
[1]
心理学実験や社会調査で、XとYという2つの要因がある場合に、このX、Y間に因果的関係が推定されるために必要な条件を3つ答えなさい。
[2]
心理学的研究法の中で、囚果関係の推定を行いたい場合、2時点縦断データでは不十分で、3時点以上の縦断データが求められる。なぜ2時点では不十分なのか説明しなさい。
（名古屋市立大学大学院 人間文化研究科 人間文化専攻）
解答
[1]
Yという2つの変数間に因果関係があると推定されるためには、先行、共変、別解釈の排除の3つの必要条件が求められる。１つ目の先行とは、時間的順序が正しいことである。時間軸上において、まず原因があり、その後に結果があるという時間的順序関係がXとYに存在しなければならない。2つ目の共変とは、相関関係が存在することである。一方が変われば他方も変わるような関係があることであり、例えばXの値が増加あるいは減少するほど、Yの値も変化するという関係が存在しなければならない。3つ目の別解釈の排除とは、第3因子が存在しないことである。同じ1つの因子が、異なる2つの事象の原因となっているため2つの事象の間に相関関係が生じるといった状態ではないことが求められる。例えば、XとYの値に影響を与えるという変数が存在する場合、XとYの間には因果関係が推定されないかもしれない。
[2]
2時点縦断データでは、時間的順序が正しいこと（先行）、相関関係が存在すること（共変）、第3因子が存在しないこと（別解釈の排除）の三つの因果関係に必要な条件を示すことはできない。そのため、3時点以上の縦断データが求められる。
