因果と相関

『ジョブ理論』

データの相関に溺れず因果を問う姿勢は「因果と相関」「確証バイアス」と直結し、能動的データへの偏向を組織の免疫反応として捉える点が示唆深い。

『データ利活用の教科書』

「分析とは比較を通じて意味合いを抽出すること」という定義は、層別思考・因果と相関の延長線上にある。

『戦略ごっこ』

「ダブルジョパディの法則」「浸透率（成長の起点）」「自然独占の法則」はバイロン・シャープ系のブランド成長科学を支える中核概念であり、既存の「通説の科学的検証」「因果と相関」と強く接続する新規ノートとして立てる価値がある。

『LIFE SCIENCE』

情報過多の時代に偽科学へ騙されないため、著者は因果と相関を区別し、効果を測るには必ず比較対象を置く対照群という比較の作法を持てと繰り返す。

『外資系コンサルのデータ分析技法』

分析手法はクラスタ分析・回帰・決定木・アンサンブル学習へと進むが、本書が繰り返し警告するのは因果と相関の混同と疑似相関であり、チョコレート消費量とノーベル賞数の例で確証バイアスの罠を示す。

『外資系データサイエンティストの知的生産術』

落とし穴として強調されるのが因果と相関の混同で、「皇居ランナーは年収が高い」といった相関を因果と取り違えない冷静さ、つまりファクトを願望から切り離す姿勢が求められる。

『ノイズに振り回されない情報活用力』

ここでは確証バイアスを含む認知バイアスを前提に対立情報を集め、事実と意見の分離と因果と相関の混同回避を徹底し、「だから何・それはなぜ」（So What・Why So）で解釈を価値へ変える。

『絶望を希望に変える経済学』

「移民は賃金を下げる」という因果と相関を取り違えた紙ナプキン経済学は、デンマークやイスラエルの大量移民流入のデータで否定される。