이 문제에서 생기는 오류는 일반적으로 "상관계수가 음수이므로 한 변수가 증가하면 다른 변수가 감소한다"는 잘못된 해석일 가능성이 있습니다.

상관계수는 두 변수 간의 선형적인 관계의 강도와 방향을 나타내지만, 인과 관계를 직접적으로 설명하지는 않습니다.

여러 가지 이유로 인해 나이와 생존율 간의 음의 상관관계가 나올 수 있습니다.

하지만 이를 원인-결과 관계로 해석하는 것은 조심스러워야 합니다.

다양한 요인의 영향: 나이가 증가함에 따라 생존율이 감소할 수 있지만, 다른 변수들의 영향을 고려하지 않았을 가능성이 있습니다. 예를 들어, 성별, 승선한 항구, 객실 등급 등 다양한 요인들이 생존율에 영향을 미칠 수 있습니다.

비선형 관계: 나이와 생존율 간의 관계가 선형적이지 않을 수 있습니다. 다양한 연령 그룹에서 생존율의 패턴이 다를 수 있습니다.

데이터의 편향: 특정 연령대의 승객이 다수인 경우 해당 연령대의 특이한 특성이 전체 상관계수에 영향을 줄 수 있습니다. 이런 이유로 상관계수만으로는 변수 간의 복잡한 관계를 완전히 이해하기 어려울 수 있습니다.

추가로 시각화나 다변량 분석을 통해 다양한 변수를 고려하여 더 정확한 해석을 시도하는 것이 좋습니다.

타이타닉 문제는 데이터분석 기초 문제중 하나입니다. Kaggle 사이트에 가시면 많은 분들이 분석해 놓은 자료가 있으니 보시고 참고하시면 좋을 것 같습니다.