Casual Analysis or Causal Analysis? Concepts Explained
변수들 사이의 관계를 이해할 때, casual analysis(캐주얼 분석)과 causal analysis(인과 분석)은 이름이 비슷해서 헷갈리기 쉽습니다.
- Casual analysis는 비공식적입니다. 데이터를 대충 훑어보거나, 직관에 의존하거나, 간단한 차트만 보는 수준입니다.
- Causal analysis는 체계적입니다. 구조화된 방법과 모델을 사용해 원인과 결과(인과관계) 를 찾아냅니다(예: causal analysis in machine learning).
이 글은 causal analysis에 초점을 맞춥니다. 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 어디에 쓰이는지, 그리고 RATH 같은 최신 도구가 어떻게 인과 탐색을 시각적으로 더 쉽게 만들어 주는지 설명합니다.
Casual vs. Causal Analysis at a Glance
본격적으로 들어가기 전에, 두 개념을 먼저 정리해 보겠습니다.
| Aspect | Casual Analysis | Causal Analysis |
|---|---|---|
| Goal | 대략 어떻게 돌아가는지 감을 잡기 | 어떤 요인이 결과를 실제로 움직이는지 이해하기 |
| Rigor | 비공식적, 즉흥적 | 통계와 인과 모델에 기반한 체계적인 접근 |
| Typical tools | 단순 차트, 추세를 눈으로 훑어보기 | 실험, 회귀분석, DAG, 반사실적(counterfactual) 추론 |
| When to use | 초기 탐색, 아이디어 브레인스토밍 | 의사결정, 정책, 제품 변경, 과학 연구 |
단순 탐색 단계에서는 casual analysis만으로도 충분할 수 있습니다. 하지만 질문이 “X를 바꾸면 Y가 정말로 변할까?” 로 바뀌는 순간, 우리는 causal analysis의 영역으로 들어오게 됩니다.
Causal Analysis Methods
인과 분석에는 고전적인 실험부터 현대적인 관찰 자료 기법까지 다양한 방법이 있습니다.
Experimental Designs
**Randomized controlled trials (RCTs)**는 인과 추론의 대표적인 “골드 스탠더드”입니다.
- 하나 이상의 변수를 의도적으로 조작합니다(처치, treatment).
- 사람, 학교, 시장 같은 분석 단위를 무작위로 처치·통제 집단에 배정합니다.
- 무작위 배정은 교란 요인을 줄여 주어, 결과 차이를 처치의 효과로 설명할 수 있게 해 줍니다.
대표적인 예시는 다음과 같습니다.
- 새로운 약이 혈압을 낮추는지 실험하기
- 새로운 웹사이트 레이아웃이 전환율을 높이는지 측정하기
Observational Studies
현실 세계에서는 실험이 너무 비싸거나, 현실적으로 불가능하거나, 윤리적으로 허용되지 않는 경우가 많습니다. 이때 필요한 것이 관찰 자료 기반의 인과 분석입니다.
여기서는 누가 어떤 “처치”를 받는지 통제하지 못하고, 단지 관찰만 합니다. 대신, 인과 신호를 회복하기 위해 다음과 같은 통계 기법에 의존합니다.
- Regression analysis — 교란 요인을 통제하는 회귀분석
- Instrumental variables — 처치에는 영향을 주지만 결과에는 직접 영향을 주지 않는 외생적 “도구변수” 활용
- Propensity score matching / weighting — 성향 점수 매칭·가중을 통해 처치·통제 집단을 RCT와 비슷하게 만드는 방법
- Causal graphs / DAG-based methods — 인과 구조를 명시적으로 모델링하고 개입 효과를 추론하는 방법
관찰 자료 기법은 가정에 더 민감하지만, 경제학, 의료, 공공 정책처럼 실제 실험이 어려운 분야에서는 필수적인 수단입니다.
Causal Analysis Examples
인과적 사고는 거의 모든 분야에서 등장합니다.
- Psychology – 어린 시절 경험이 성인기의 행동이나 정신 건강에 어떤 영향을 미치는가?
- Economics – 최저임금 인상이 고용에 어떤 영향을 미치는가?
- Marketing – 새 광고 캠페인이 정말 매출을 늘렸는가, 아니면 원래 오르고 있던 추세였는가?
- Product / UX – 가입 플로우를 바꾼 것이 실제로 활성화율을 올렸는가?
각 사례에서 핵심 질문은 “변수들이 함께 움직이는가?” 가 아니라, “어떤 변수를 바꾸면 다른 변수가 실제로 변하는가?” 입니다.
Causal Analysis in Research, Statistics, and Writing
Causal Analysis in Research
연구자에게 인과 분석은 근거 기반 의사결정의 중심입니다.
- 특정 결과에 기여하는 요인을 찾아내고
- 그 요인을 변화시키기 위한 개입을 설계하며
- 개입이 의도한 대로 작동하는지 평가합니다.
임상 치료, 교육 프로그램, 소프트웨어 롤아웃 등 무엇을 다루든, 탄탄한 인과 프레임워크가 있어야 잘못된 결론을 피할 수 있습니다.
Causal Analysis in Statistics
통계학은 인과 주장을 추정하고 검증하기 위한 도구를 제공합니다.
대표적인 기법은 다음과 같습니다.
- Linear / logistic regression
- Difference-in-differences
- Structural equation modeling
- Causal graph–based estimators
이러한 모델은 교란 요인을 통제하고, 불확실성을 정량화하며, 인과 효과를 엄밀하게 전달하는 데 도움을 줍니다.
Causal Analysis in Writing
글쓰기에서의 causal analysis는 다음을 분명하게 설명하는 것을 의미합니다.
- 무엇이 일어났는지
- 왜 그런 일이 일어났는지
- 조건을 바꾸면 앞으로 무엇이 일어날 수 있는지
좋은 인과적 글쓰기는 증거를 제시하고, 다른 가능성도 검토하며, 독자가 따라갈 수 있게 논리적 인과 사슬을 단계적으로 보여 줍니다. 이는 학술 논문, 블로그 글, 내부 보고서 모두에 해당됩니다.
Causal Analysis in Psychology
심리학에서는 인과 분석을 통해 인간 행동과 심리 과정 뒤에 있는 메커니즘을 이해합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 초기 생애 스트레스가 성인기의 불안·우울과 어떻게 연결되는지
- 특정 치료 기법이 실제로 환자 결과를 개선하는지
- 어떤 환경 요인이 특정 행동을 촉발하는지
이러한 관계를 밝혀내면 심리학자는 더 타깃팅된, 효과적인 개입을 설계할 수 있고, 단순한 추측에 의존하지 않아도 됩니다.
Causal Analysis in Python (and RATH)
Python은 풍부한 생태계 덕분에 인과 분석에 널리 쓰입니다.
- DoWhy (opens in a new tab) – 인과 그래프와 (model → identify → estimate → refute) 4단계 인과 워크플로에 초점을 둔 라이브러리
- EconML (opens in a new tab) – Microsoft에서 개발한, 이질적 처치 효과와 uplift modeling에 특화된 도구
- CausalML (opens in a new tab) – 비즈니스·마케팅 환경에서 uplift / 인과 추론을 위한 실무 중심 라이브러리
- Causalinference (opens in a new tab) – 매칭, IPW, difference-in-differences 같은 고전 기법 제공
코딩보다 시각적인 워크플로를 선호한다면, visual causal analysis tool로 시작한 뒤 필요할 때 Python과 결합하는 방식도 가능합니다.
Visual Causal Analysis with RATH
강력한 대안으로, RATH (opens in a new tab) 는 인과 분석을 인터랙티브한 노코드 환경으로 가져옵니다.
다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.
- Kaggle의 Diabetes 데이터셋 같은 자료를 로드하고
- causal discovery를 실행해 자동으로 인과 그래프를 추론하며
- 노드를 클릭해 관계를 탐색하고, 비교 분석을 실행하고, 예측 모델을 생성합니다.
전체 워크플로가 궁금하다면, 단계별 가이드를 참고해 보세요.
Causal Analysis in RATH.
Data Visualization and Causal Analysis
인과 모델은 금방 복잡해지기 때문에, 이를 이해하려면 좋은 시각화가 매우 중요합니다.
RATH에서는 인과 모델을 인터랙티브 그래프로 렌더링합니다.
- 노드를 클릭하면 직접적인 원인과 결과가 하이라이트되고
- 엣지 강도를 확인해 어떤 요인이 더 중요한지 파악하며
- 사이드 패널을 통해 분포와 관련 뷰를 함께 탐색할 수 있습니다.
핵심 그래프 외에도, RATH는 인과적 사고를 더 직관적으로 만드는 특화된 뷰를 제공합니다.
- Comparative Analysis – 예를 들어 당뇨병 환자 vs 비당뇨병 환자처럼 서브그룹을 비교하고, 차이를 만들어내는 변수들을 찾습니다.
- Mutual Inspection –
Glucose같은 한 변수를 범위별로 훑어 보면서 결과 분포가 어떻게 반응하는지 관찰합니다.
이러한 시각화는 다음을 훨씬 쉽게 만들어 줍니다.
- 가설을 지지하거나 반박하는 패턴을 발견하고
- 비전문가 이해관계자에게 결과를 설명하며
- 어떤 변수를 실험이나 개입 대상으로 삼을지 결정하는 일
또한 Graphic Walker’s Create Data Visualizations 같은 도구를 사용하면, 동일한 데이터셋 위에 유연한 차트를 추가로 구성해 인사이트를 보강할 수 있습니다.
Real-World Applications of Causal Analysis
인과 분석은 다양한 산업과 분야에서 폭넓게 활용됩니다. 몇 가지 구체적인 사례를 살펴보겠습니다.
Healthcare
- 새로운 치료가 실제로 재입원율을 줄이는가?
- 특정 생활 습관이 특정 질병의 위험을 높이는 원인이 되는가?
건강 결과의 인과적 동인(causal drivers) 을 찾으면, 임상의와 연구자는 더 정교한 예방 전략을 설계하고, 치료법을 제대로 검증하며, 자원을 가장 큰 효과를 내는 곳에 배치할 수 있습니다.
예를 들어 RATH에서 diabetes 데이터셋으로 인과 모델을 만들고, Prediction Test 기능을 활용해 그 인과 구조를 반영한 특징(feature)으로 예측 모델을 학습해 볼 수 있습니다.
Education
- 어떤 교수·학습 방법이 학생 성취도에 가장 큰 영향을 미치는가?
- 학급 규모 축소가 진짜로 성과를 높이는가, 아니면 단지 재정 여력이 좋은 학교들과 함께 나타나는 상관관계인가?
인과 분석은 정책 입안자와 교육자가 단순 기술 통계에 그럴듯해 보이는 것과 실제로 효과가 있는 것을 구분하도록 도와, 더 공정하고 효과적인 개입으로 이어지게 합니다.
Finance
- 새로운 리스크 모델이나 정책 변경이 실제로 연체율을 낮추는가?
- 특정 거시 지표가 시장 움직임의 원인인가, 아니면 우연히 비슷한 시점에 움직이는 것인가?
상관관계 대신 인과관계에 초점을 맞추면, 투자자와 리스크 팀은 더 견고한 전략을 세우고, 우연한 패턴에 속아 잘못된 의사결정을 내리는 위험을 줄일 수 있습니다.
Conclusion
인과 분석은 “함께 움직이는 것”을 넘어서, 더 어려운 질문인
“X를 바꾸면 Y는 어떻게 변하는가?” 를 묻습니다.
이를 위해
- 실험과 관찰 기법 같은 엄밀한 방법론,
- DoWhy, EconML, CausalML 같은 Python 통계·인과 라이브러리,
- RATH, Graphic Walker 같은 현대적 시각화 플랫폼을 결합하면,
다음을 해낼 수 있습니다.
- 진짜 원인–결과 관계를 발견하고
- 더 나은 개입과 제품을 설계하며
- 인사이트를 의사결정자에게 명확하게 전달하는 일
실제 데이터셋에서 인과 분석이 어떻게 작동하는지 보고 싶다면, 다음 튜토리얼을 살펴보세요.
👉 Causal Analysis in RATH – 시각적 인과 모델을 구축하고 탐색하는 과정을 단계별로 보여주는 핸즈온 가이드입니다.