Foto de Oleg Alexandrov (W. Commons) bajo una licencia de dominio público
Podría parecer una contradicción, pero no lo es. Cuando hice la asignatura de estadística I, Lluís de Marco puso un ejemplo muy bueno:
Imaginemos que hacemos una estadística del valor de las perdidas económicas en un incendio. Después de recopilar datos de varios incendios vemos que cuantos más bomberos van, más altas son las perdidas. Entonces si evitamos que vayan muchos bomberos al incendio habrá menos pérdidas. No obstante la última frase es una estupidez.
¿Qué es lo que pasa? Lo que pasa es que estamos confundiendo correlación con causa-efecto. Una correlación es el ejemplo de los bomberos, dos variables que presentan una relación en la cual existe una variable oculta que se nos pasó por alto, en este caso la gravedad del incendio (si van más bomberos es porque la gravedad del incendio es mayor y se producen más destrozos). Esta variable oculta es la que rige las otras dos. A más gravedad más destrozos y más bomberos
Un ejemplo de causa-efecto sería cantidad de alcohol en sangre vs. probabilidad de accidentes de tráfico. Aquí, si reducimos el alcohol en sangre (del conductor, se entiende) reduciremos la probabilidad de accidentes.
El problema es que la correlación es fácil de encontrar, pero demostrar que una variable es causa de la otra es muy muy difícil. Se puede hacer de varias maneras, digo 3 pero hay más:
- encontrar el mecanismo (el alcohol afecta a las reacciones neuronales, luego se pierden reflejos, luego es más probable no reaccionar a tiempo, luego es más probable tener accidentes)
- encontrar la variable oculta y probar la causa-efecto de esta (gravedad del incendio)
- experimentación (reducimos el número de bomberos y aun así las perdidas aumentaron, luego no hay causa efecto)
Para acabar, decir que la variable oculta de alcoholismo vs cancer de pulmón es el tabaquismo. La gente que bebe a diario también suele fumar a diario, y fumar sí da cancer de pulmón
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