다음 결과를 잘 맞히는 모형이면 원인도 잘 설명할까?

그림에서 무엇을 볼까요?

예측 정확성, 정보의 관측 시점, 개입 효과, 자료와 가정을 구별하는 비교표.

다음은 LTCT의 가상 사례입니다. 비가 오는 날에는 건물 입구의 우산 수와 실내 카페 방문자 수가 함께 늘어납니다. 우산 수를 활용하면 방문자를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇다고 우산을 더 꽂아 두는 조작이 카페 방문을 늘린다는 결론은 나오지 않습니다. 비가 두 값에 영향을 주는 경로를 생각할 수 있습니다.

예측 시점도 중요합니다. 오전에 오후 방문자를 예측하려는데 오후 마감 때 센 우산 수를 넣으면 실제 예측 시점에는 없는 정보를 쓴 것입니다. 어떤 변수가 결과와 관련 있는가와 언제 그 값을 알 수 있는가는 별도의 질문입니다. 이 예시는 두 문제가 동시에 생길 수 있음을 보여 줍니다.