“엄마. 오늘 왜 물통을 꽉 닫아줬어? 물을 더 담으려고 하는데 물통이 안 열려서 선생님한테 도와 달라고 했지만 안 도와준다고 했어. 그래서 유치원 가기가 좀 싫어졌어.”
“그건 선생님이 너를 안 도와주고 싶어서가 아니라 혼자서 할 수 있는 힘을 키워주려고 그런 거 같은데?
생각해보면 어린이집에 있었을 때는 선생님이 거의 모든 일을 도와줬지? 그런데 유치원에 가니 선생님이 도와주는 일이 줄었지? 또 6살 반이었을 때보다 7살 반이 되니 선생님이 도와주는 일이 더 줄었지? 그건 무슨 말인 줄 아니? 그만큼 너 혼자 스스로 할 수 있는 일이 늘어났다는 거란다. 그만큼 형아가 됐다는거야” (스스로 다시 시도해서 열었다고 함)
여기서 선생님이 아이를 도와주는 정도와 아이가 스스로 해낸 일은 서로 간에 상관관계가 있다고 볼 수 있다. 그래프에서 보는 바와 같이 아이가 자랄수록 둘 간에는 ‘음의 상관관계’를 보인다.
상관관계란 한 변수의 변화에 따른 다른 변수의 변화 정도와 방향을 측정하는 분석기법이다. 한 변수가 커질 때 다른 변수도 같이 커진다면 ‘양의 상관관계’를 가지고 있다고 표현하며, 반대로 한 변수가 커질 때, 다른 변수가 작아지면 ‘음의 상관관계’를 가지고 있다고 표현한다.
데이터 분석 시 상관관계와 인과관계를 혼동하는 경우가 간혹 있다. 상관관계(correlation)를 인과관계(causation)와 혼동하지 않는 것은 중요하다. 변수 x는 변수 y를 예측할 때 유용할 수 있지만, 이것이 x가 y의 원인이 된다는 의미는 아니다. x가 y의 원인이 될 수 있지만 y가 x의 원인이 될 수도 있고, 또는 둘 사이의 관계는 단순한 인과관계보다 더 복잡할 수 있다는 분석적 판단이 중요하다.
예를 들면, 아이가 커가면서 선생님의 도움도 줄어들 수 있지만 선생님이 아이를 도와주지 않음으로써 스스로 할 수 있는 능력을 자극, 아이의 혼자 하는 능력이 증가됐다고 볼 수도 있다.
