因果関係と相関関係の区別は、簡単なようで迷うこともあるかもしれません。この記事では、どう考えればはっきりとこの2つを区別できるか、わかりやすく解説します。因果関係と相関関係をはっきりさせない（詐欺）情報は、世の中に腐るほどはこびっています。信頼できる情報を自分で選択できるようになるため、必須のヘルスリテラシーです。
結論を言ってしまうと、2つの集団のフェアな比較かどうかが肝です。
因果関係と相関関係の決定的な違い
「お酒を飲む人は死亡率が高い」は相関関係。
「お酒を飲むと死亡率が高くなる」が因果関係。
だいたい、ほとんどの主張は、「〇〇が☓☓に関連するか（の原因となるか）」というスタイルです。疫学や因果推論では〇〇を暴露因子（exposure）、☓☓を結果（outcome）といいます。
因果関係と相関関係の決定的な違いは、相関関係は「その情報に原因・結果という意味を含んでいない」ことにあります。
だから、相関関係は、あんまり情報として意味がありません。じゃあどうすればよいか（酒を飲まないほうがよいのか）、と言えないからです。
例えば相関関係の場合、「実はお酒を飲む人はタバコをよく吸うから、タバコによって死亡率が高い」のかもしれません。そう考えると、お酒を控えても死亡率には影響しないわけです。だから、その情報はあんまり意味がない。
因果関係であれば、お酒が死亡の原因であるわけだから、お酒を控えたらよい、ということになります。
因果関係を証明する根本的な考え方
酒が死亡の原因だというためには、あなたが2人いたとして、1人は酒を飲む、1人は酒を飲まないとしたとします。もし、酒を飲んでいるあなたが10年後には死亡していて、酒を飲まないあなたが生きていたとしたら、酒が原因で死亡した、と言えます。因果関係が言及できた、というわけです。
でもあなたは2人いません。どうすればよいのでしょうか。
最も簡単かつ強力な方法は、ランダム化試験です。10000人くらい集めて、コインの表がでたら10年間酒を飲む、裏がでたら10年間酒を飲まない、と決めます。すると、5000人くらいずつの2集団ができます。もしお酒を飲む集団の方が死亡率が高ければ、酒が原因で死亡率が上がった、ということができるでしょう。因果関係が言えました。
なぜランダム化試験で因果関係が言えたのでしょうか。それは、比較する集団がだいたい（平均して）同じ特性を持っているからです。あなたは2人いませんが、10000人くらい集めれば、飲酒グループと禁酒グループの性質はだいたい同じくらいになります。すると、違いは飲酒の有無だけということになります。
大事なので繰り返すと、比較する集団がだいたい同じなら（フェアな比較なら）、暴露因子とアウトカムの因果関係が言えます。
こういうのは全部嘘の因果関係（相関関係に過ぎない）
因果関係を追求することは、ランダム化試験を行ったり、色々と手間がかかります。なので、因果関係が分かっている事象というものは、概して少ないのです。
例えば、こういうのは全部相関関係です。
「にちゃんねるが出てきてからネット関連の犯罪が増えた」：にちゃんねるがある前と後で、世の中の状況は違います。フェアな比較でありません。
「〇〇塾は東大合格500人！〇〇塾にいけば東大に受かる」：〇〇塾に行っている人が、行っていない人と比較して、ただ賢いだけかもしれません。フェアな比較でありません。
「チョコレートを食べると糖尿病になる」：あなたの周りの糖尿病の方がチョコレートを食べているからといって、チョコレートが原因とは言えません。チョコレートを食べながら糖尿病でない人もいます。実際、チョコレートは糖尿病の罹患リスクを下げるかもしれません（Nutrients. 2017;9(7):688.）。
他にも良い例があったら教えて下さい。
結論
比較する集団の性質が同じくらいであれば、相関関係＝因果関係となります。それ以外の場合は、因果関係を言えません。
どんな広告も因果関係を強調していますので、気をつけましょう。
ではまた。