＊ミュートしています

DSA（分布構造解析）とDAG（因果グラフ）は、従来の統計では捉えにくい「集団の中で何が起きているのか」を立体的に理解するための分析手法です。正規分布や平均値を前提とする従来の統計は、集団全体として“平均的にどう変化したか”を把握するのに適していますが、その一方で、集団内に存在する多様な層の動きや反応の偏りが平均に埋もれ、重要な変化が見落とされることがあります。

これに対してDSAは、平均値ではなく「分布そのもの」に注目し、集団の中でどの層が伸び、どの層が落ち、どこで二極化や歪みが生じたのかといった構造変化を可視化します。つまり、「全体がどうなったか」ではなく、「集団の中身がどう組み替わったか」を読み解くことに強みがあります。

さらにDAGを組み合わせることで、その構造変化が“なぜ”起きたのかを、相関ではなく因果の関係として論理的に説明できます。観察された変化を単なる結果として扱うのではなく、背景にある要因や経路を因果構造として整理し、意思決定に耐える説明へと変換できるのです。

DSAとDAGの統合は、単なる数値の増減比較から一歩進み、「誰に、何が、なぜ起きたのか」を解明する“意思決定科学”への転換を意味します。データが持つ多層的な意味を正しく読み解き、現象の可視化から原因の特定までを一貫して行うための枠組みとして位置づけられます。