Quick Answer
Digital SAT의 데이터 분석 영역에서 두 변수 사이의 관계를 나타내는 상관관계(Correlation)는 데이터의 경향성을 파악하는 핵심 개념이에요.
두 변수 사이의 통계적 관계를 의미하며, 한국 수학 교육과정의 '확률과 통계' 단원에서 다루는 상관계수 및 산점도 개념과 직접적으로 연결돼요.
A researcher found a strong positive correlation between the number of hours spent studying and the score on an exam. Which of the following is true? (A) Studying more causes higher scores. (B) Higher scores cause more studying. (C) There is a linear relationship between study hours and scores. (D) No other factors affect exam scores. [풀이] 정답은 (C)입니다. 상관관계는 두 변수 사이의 관계를 나타낼 뿐 직접적인 인과관계를 증명하지 않으므로 (A)와 (B)는 성급한 결론이며, (C)가 상관관계의 정의에 가장 부합해요.
실수 1: 상관관계(Correlation)가 있다고 해서 반드시 인과관계(Causation)가 성립한다고 오해하는 경우
실수 2: 상관계수의 절댓값이 클수록 관계가 강하다는 것을 잊고 음수 부호를 단순히 '작다'로 해석하는 경우
실수 3: 산점도에서 데이터가 곡선 형태일 때 선형 상관관계가 낮음을 인지하지 못하는 경우
750점 이상을 목표로 하는 학생은 'Correlation does not imply causation'이라는 원칙을 완벽히 이해하고, 산점도에서 이상치(Outlier)가 최적합선(Line of best fit)의 기울기에 미치는 영향을 파악해야 해요.
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두 변수가 함께 변하는 경향성을 의미하며, 산점도에서 점들이 얼마나 직선에 가깝게 모여 있는지를 나타내요.
산점도(Scatter-plot)의 기울기 방향과 점들의 밀집도를 보고 양(+), 음(-), 또는 무상관 관계를 판단해요.
상관관계는 두 사건이 함께 일어나는 경향을, 인과관계는 한 사건이 다른 사건을 직접 일으키는 원인임을 뜻해요.
보통 Math 섹션 전체에서 1~2문제 정도 출제되며, 주로 그래프 해석이나 인과관계 구분 문제로 나와요.
