回帰の誤謬（Regression Fallacy）は、統計的な分析やデータの解釈において、一般的な誤解や誤った推論を引き起こす傾向を指します。
回帰の誤謬は、以下のような形で現れることがあります：
回帰の原因の逆転：回帰の分析において、2つの変数の間に相関関係があるとしても、それは必ずしも因果関係を意味しないことを忘れる傾向があります。回帰の結果から因果関係を推測する場合、他の潜在的な要因や共変量が影響している可能性があるため注意が必要です。
平均の誤解：回帰の分析では、データのばらつきや個別の観測値の範囲を無視して平均値に焦点を当てることがあります。しかし、平均値の差が大きくても、個々のデータ点やグループ間の重なりが大きい場合、実際の差はそれほど大きくない可能性があります。
限定的な範囲の誤謬：特定の範囲や条件でのデータをもとに回帰を行い、その結果を全体的な現象や一般的な関係に適用することがあります。しかし、データの範囲が限定的である場合、結果が一般的な傾向や関係を反映していない可能性があります。
回帰の誤謬は、データの解釈や統計的な分析において注意が必要な点を強調しています。因果関係の推測には追加の検証が必要であり、データのばらつきや特定の範囲に限定された結果を一般化する際には慎重さが求められます。
