원인규명의 인과관계

문제 원인을 규명하는 것은 원인과 결과 사이의 인과관계(Causality)를 설정하는 것이다. 

문제와 원인 사이에 인과관계가 성립되기 위해서는 3가지 조건이 성립되어야 한다. 이것은 필요조건이지 충분조건은 아니다. 즉, 3가지 조건이 다 갖춰져 있다고 해서 반드시 인과관계가 성립되는 것은 아니다. 인과관계 성립에 필요한 3가지 조건은 다음과 같다.

① 시간적 선행이다. 시간적으로 A가 B보다 먼저 발생해야 한다. 때로는 동시에 발생되기도 한다. 

② 논리적 타당성이 있어야 한다. 여러 명제와 사실을 토대로 'A → B' 가설의 논리적 타당성이 설명되어야 한다.  

③ 통계적 검증이 가능해야 한다. 'A → B'가설이 실제 데이터에 의해 통계적으로 입증되어야 한다. 인과관계의 입증을 위한 통계기법에는 경로분석(Path Analysis)과 구조방정식(Structural Equation Modeling)이 있다.

상기 인과관계 성립조건 중, 통계적 검증은 인과관계를 입증하는 것 중에 가장 어려운 일 중에 하나다. 그 이유는 데이터 수집이 어렵고 수집된 데이터의 신뢰성이 낮으며 통계적 분석이 본질적으로 적합하지 않으는 문제가 있기 때문이다. 따라서 통계적 검증이 현실적으로 여의치 않은 경우나 신속한 가설 설정이 필요한 경우에는 경험칙에 의해 인과관계를 추정할 수 밖에 없다. 경험칙이란? 오랜 경험에서 축적된 문제해결 규칙 또는 기준이다. 경험칙에는 Forward Reasoning, Backward Reasoning이라는 두 가지기준이 있다. 

① Forward Reasoning 경험칙

어떤 원인이 존재하는 사례의 25% 이상에서 특정 결과가 발생하는 경우 '원인 → 경과' 인과관계를 추정할 수 있다. 

예) 불만고객 25% 이상이 거래를 중단하였다면 '고객만족도 → 고객이탈률'이라는 가설을 설정할 수 있다. 

② Backward Reasoning 경험칙

특절 결과가 발생한 사례의 50% 이상에서 그 원인이 존재하는 경우 '원인 → 결과' 인과관계를 추정할 수 있다. 

예) 거래 중단 고객의 50% 이상이 불만 고객이었다면 '고객만족도 → 고객이탈률'이라는 가설을 설정할 수 있다. 

인과관계 경로를 체계적으로 표현하기 위해서 피쉬본(Fishbone) 다이어그램을 사용한다. 피쉬본 다이어그램은 문제와 원인 사이의 관계를 쉽게 이해할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이것은 단순한 모델링 구도에 지나지 않는다. 일종의 로직트리(Logic Tree)이다. 아래 그림은 이익감소라는 문제를 피쉬본 다이어그램으로 나타내는 사례다.