錯誤相関（Spurious Correlation）は、統計学やデータ分析の文脈で使用される用語で、2つの変数の間に見かけ上の相関関係があるように見えるが、実際には何らかの意味のある関連性が存在しない場合を指します。つまり、偶然の一致や第三の要因によって引き起こされる見かけ上の相関関係です。
錯誤相関は、統計的な関連性を解釈する際に注意が必要です。データセット内の2つの変数が相関係にあるように見える場合でも、それが直接的な因果関係を意味するわけではありません。代わりに、他の要因が両方の変数に影響を与えている可能性があります。
一般的な例としては、2つの変数が時間とともに似たような傾向を示す場合があります。しかし、それは実際には因果関係ではなく、共通の要因や第三の要因（例：季節変動、ランダムな要素）が両方の変数に影響を与えていることが原因である場合があります。
錯誤相関を避けるためには、より詳細なデータ分析や因果関係の検証が必要です。他の変数や要因を制御したり、より大規模なデータセットを使用したりすることで、偶発的な相関関係と本当の因果関係を区別することができます。
