> # 까마귀 날자 배 떨어진다...정말일까?
![laptop computer on glass-top table](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https://images.unsplash.com/photo-1460925895917-afdab827c52f?ixlib=rb-4.0.3&ixid=M3wxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8fA%25253D%25253D&auto=format&fit=crop&w=1000&q=80&w=680&q=100)

<출처 : Unsplash>

## (1) 인과관계(Causality)
인과관계란 먼저 앞서서 발생한 하나의 현상이 나중에 발생한 다른 현상의 원인이 되는 관계를 의미합니다. 흔히들 표현하기에 'X가 원인이고, Y가 결과다' 와 같은 방식으로 표현하기도 합니다.그러나, 우리는 인과관계를 너무나 섣부르게 확신하는 오류를 

까마귀 날자 배 떨어진다...정말일까?

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<출처 : Unsplash>

(1) 인과관계(Causality)

인과관계란 먼저 앞서서 발생한 하나의 현상이 나중에 발생한 다른 현상의 원인이 되는 관계를 의미합니다. 흔히들 표현하기에 'X가 원인이고, Y가 결과다' 와 같은 방식으로 표현하기도 합니다.그러나, 우리는 인과관계를 너무나 섣부르게 확신하는 오류를 범합니다. '까마귀 날자 배 떨어진다'는 속담을 예시로 들면, 우연히 '까마귀가 하늘을 날아가는 것'을 보았고, 나무에 잘 달려있던 '배가 떨어졌다면 우리는 이런 '까마귀가 나는 것' ↔ '배가 떨어지는 것' 사이에 원인과 결과 관계가 성립한다고 생각이 될까요? 직관적으로도 '그렇지 않을 거다'라는 생각이 드실 겁니다.인과관계가 성립하기 위해서는 아래의 3가지 요건을 갖춰야합니다.

X와 Y의 갑이 함께 변해야한다. (즉, X와 Y사이에 상관관계가 있어야합니다.
원인으로 생각되는 X가 Y보다 시간적으로 먼저 발생해야합니다.
X와 Y사이에 제 3의 변수도 없어야합니다.
즉, 인과관계는 앞서 살펴본 상관관계 중에서도 몇 가지 조건을 추가로 충족시킨 아주 특별한 상관관계라고 볼 수 있죠.때문에 인과관계를 증명하는 것은 상당히 어렵습니다. 특히 여러 현상과 행동, 결과가 동시다발적으로 발생하고 서로가 서로에게 영향을 주는 사회과학 분야에서는 인과관계를 증명하는 것이 매우 어렵지요. 때문에 사람과 관련된 업무를 하고 있는 우리 HR분야에서도 명쾌하게 인과관계를 증명하는 것이 쉽지 않습니다.인과관계를 분석할 수 있는 모델로서 가장 대표적인 것은 '회귀분석(Regression Analysis)'입니다. 이런 회귀분석도 마찬가지로 엑셀에서 '데이터 분석' 기능 - '회귀 분석'을 통해서 사용해볼 수 있습니다. (매우 편합니다.)그러나 이런 통계모델들도 인과관계를 완벽히 보장해주는 것이 아닙니다. 통계모델이 '시간적 선후관계'나 '제 3의 변수 유무'까지 판단해주는 것이 아니기 때문입니다. 따라서 이런 데이터나 통계적 도구들은 인과관계를 분석할 때 우리의 생각과 가설을 뒷받침해주는 근거로서 활용해야할 것 입니다. pessoa vestindo blusa de manga comprida trabalhando no laptop

<출처 : Unsplash>

(2) 마무리이번 시간에는 인과관계에 대해서 간단히 살펴보았습니다. 사실 인과관계는 통계학적으로 매우 중요한 개념이기에 이렇게 글 몇 줄만으로 완벽히 설명되는 것은 아닙니다만 우리가 HR 분야에서 적용해볼 때 필요한 아주 기본적인 내용을 살펴보았다는 점, 인과관계를 섣불리 판단하는 오류를 인지할 수 있다는 점에서 의의가 있을거라 생각합니다.저는 이번 글과 지난 2편의 글들을 종합해서 여러분들께 한 가지 질문을 드리면서 마무리해볼려 합니다.HRM과 HRD분야에서는 우리가 살펴본 통계적 개념을 어떻게 이용해볼 수 있을까요?임직원과 회사를 위한 HR 제도의 개선책에서 우리가 배운 통계를 활용하여 어떨까요?여러분들이 지금 당장 담당하고 있는 업무들부터 가슴 속 한 켠에 '언젠간 해볼 것들'으로 정리해둔 야심찬 프로젝트들까지, 통계를 활용해서 더 인사이트풀한 결과물을 만들어낼 수 있지는 않을까요?통계라는 도구가 한층 더 우리 HRer 편의와 인사이트를 넓혀주는 풍요로움을 가져다주길 바라겠습니다.

> # 까마귀 날자 배 떨어진다...정말일까?
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## (1) 인과관계(Causality)
인과관계란 먼저 앞서서 발생한 하나의 현상이 나중에 발생한 다른 현상의 원인이 되는 관계를 의미합니다. 흔히들 표현하기에 'X가 원인이고, Y가 결과다' 와 같은 방식으로 표현하기도 합니다.그러나, 우리는 인과관계를 너무나 섣부르게 확신하는 오류를 범합니다. '까마귀 날자 배 떨어진다'는 속담을 예시로 들면, 우연히 '까마귀가 하늘을 날아가는 것'을 보았고, 나무에 잘 달려있던 '배가 떨어졌다면 우리는 이런 '까마귀가 나는 것' ↔ '배가 떨어지는 것' 사이에 원인과 결과 관계가 성립한다고 생각이 될까요? 직관적으로도 '그렇지 않을 거다'라는 생각이 드실 겁니다.인과관계가 성립하기 위해서는 아래의 3가지 요건을 갖춰야합니다.
1. X와 Y의 갑이 함께 변해야한다. (즉, X와 Y사이에 상관관계가 있어야합니다.
2. 원인으로 생각되는 X가 Y보다 시간적으로 먼저 발생해야합니다.
3. X와 Y사이에 제 3의 변수도 없어야합니다.
즉, 인과관계는 앞서 살펴본 상관관계 중에서도 몇 가지 조건을 추가로 충족시킨 아주 특별한 상관관계라고 볼 수 있죠.때문에 인과관계를 증명하는 것은 상당히 어렵습니다. 특히 여러 현상과 행동, 결과가 동시다발적으로 발생하고 서로가 서로에게 영향을 주는 사회과학 분야에서는 인과관계를 증명하는 것이 매우 어렵지요. 때문에 사람과 관련된 업무를 하고 있는 우리 HR분야에서도 명쾌하게 인과관계를 증명하는 것이 쉽지 않습니다.인과관계를 분석할 수 있는 모델로서 가장 대표적인 것은 '회귀분석(Regression Analysis)'입니다. 이런 회귀분석도 마찬가지로 엑셀에서 '데이터 분석' 기능 - '회귀 분석'을 통해서 사용해볼 수 있습니다. (매우 편합니다.)그러나 이런 통계모델들도 인과관계를 완벽히 보장해주는 것이 아닙니다. 통계모델이 '시간적 선후관계'나 '제 3의 변수 유무'까지 판단해주는 것이 아니기 때문입니다. 따라서 이런 데이터나 통계적 도구들은 인과관계를 분석할 때 우리의 생각과 가설을 뒷받침해주는 근거로서 활용해야할 것 입니다. ![pessoa vestindo blusa de manga comprida trabalhando no laptop](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https://images.unsplash.com/photo-1544006659-f0b21884ce1d?ixlib=rb-4.0.3&ixid=M3wxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8fA%25253D%25253D&auto=format&fit=crop&w=1000&q=80&w=680&q=100)

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(2) 마무리이번 시간에는 인과관계에 대해서 간단히 살펴보았습니다. 사실 인과관계는 통계학적으로 매우 중요한 개념이기에 이렇게 글 몇 줄만으로 완벽히 설명되는 것은 아닙니다만 우리가 HR 분야에서 적용해볼 때 필요한 아주 기본적인 내용을 살펴보았다는 점, 인과관계를 섣불리 판단하는 오류를 인지할 수 있다는 점에서 의의가 있을거라 생각합니다.저는 이번 글과 지난 2편의 글들을 종합해서 여러분들께 한 가지 질문을 드리면서 마무리해볼려 합니다.HRM과 HRD분야에서는 우리가 살펴본 통계적 개념을 어떻게 이용해볼 수 있을까요?임직원과 회사를 위한 HR 제도의 개선책에서 우리가 배운 통계를 활용하여 어떨까요?여러분들이 지금 당장 담당하고 있는 업무들부터 가슴 속 한 켠에 '언젠간 해볼 것들'으로 정리해둔 야심찬 프로젝트들까지, 통계를 활용해서 더 인사이트풀한 결과물을 만들어낼 수 있지는 않을까요?통계라는 도구가 한층 더 우리 HRer 편의와 인사이트를 넓혀주는 풍요로움을 가져다주길 바라겠습니다. [![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https://hr.wanted.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/%25EC%259B%2590%25ED%258B%25B0%25EB%2593%259C-%25EC%259D%25B8%25EC%2582%25B4%25EB%25A1%25B1-%25ED%2594%2584%25EB%25A1%259C%25ED%2595%2584-1024x261.png&w=680&q=100)](https://hr.wanted.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/원티드-인살롱-프로필.png)

HRD담당자가 공부한 통계 개념 -2편-

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까마귀 날자 배 떨어진다...정말일까?

(1) 인과관계(Causality)

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