第1章　從資料導出因果關係為什麼並不容易？

從資料導出因果關係為什麼那麼困難呢？

本章將使用3個具體例子說明這一點。

第1個例子，是以在企業任職者的觀點來看行銷策略。第2個例子，是以在公家機關任職者的觀點來看政策制定。第3個具體例子，則是從在教育機構任職者的觀點來思考。

例1：廣告使冰淇淋的業績增加了？

假設你在販售冰淇淋的企業任職，隸屬行銷部。目前公司正在研究，在網站上打廣告能否提升今年夏季的業績。上司想知道打廣告能增加多少業績，於是請你分析資料。

看了過去的資料後，你得知以下資訊：

你的公司曾在2010年，針對某項冰淇淋商品推出網路廣告。跟沒打廣告的2009年相比，2010年的業績增加40％。圖表1-1為資料走勢。從這張圖來看，業績似乎因廣告的影響而增加。於是，你向上司報告：

「如這張圖所示，分析之後可知，受到廣告的影響，2010年的業績比2009年多了40％。」

現在請想一想，為什麼你的結論有可能是錯的？原因可能是什麼呢？

這裡的問題是，能否從你的資料分析結果導出：

「推出廣告↓業績因廣告的影響而增加40％」

也就是廣告與業績的因果關係（英文稱為Causal Relationship或Causality）。

那麼，假如2010年的夏季比2009年的夏季還熱呢？

實際上，2009年日本的夏季較為涼爽，2010年的夏季則十分炎熱。如果業績在這種情況下增加了4成，就有可能不是受到廣告的影響，單純是因為氣溫變高，促使消費者想吃冰吧？

除此之外還有其他可能的原因。

舉例來說，自從2008年爆發全球金融危機以後，日本就面臨消費低迷的情況，但從2010年起消費便逐漸回溫。如果業績在這種情況下增加了4成，就有可能不是廣告的成效，單純是因為整體經濟好轉，消費者終於願意打開荷包吧？

從資料來看，廣告量在2010年變多，與此同時冰淇淋的業績也增加了。我們究竟能不能根據這項分析結果，主張「廣告帶動了冰淇淋的業績」之因果關係呢？

例2：調漲電價能促進節電嗎？

第2個例子，我們來看實施政策的政策負責人所抱持的課題。

假設你是經濟產業省的職員，正在研擬明年夏季的節電對策。本次的專案目的，是向上司報告調漲電價能帶來多少節電效果。於是，你蒐集過去的電價與用電量資料。