Category Archives: Correlación no es causalidad

Sección dedicada a la discusión entre correlaciones y causalidades. ¿Cuando se puede afirmar lo segundo? ¿Qué hacen las investigaciones académicas? ¿Cómo no caer en la trampa? ¿Es verdad que “la ciencia lo comprobó”?

La Gran Colombia y sus contrafactuales

En 1819 nació un proyecto político llamado “La Gran Colombia, con capital en Bogotá y bajo la presidencia de Simón Bolívar, que mediante distintos procesos políticos fue dividiendo su superficie terrestre y geográfica en lo que actualmente conocemos como Venezuela, Ecuador, Colombia y Panamá.

Por otra parte, hace varios días salió esta nota en La Nación (ver  http://www.lanacion.com.ar/1978886-96-millones-de-habitantes-25-millones-de-km2-asi-seria-la-gran-colombia-si-existiera-hoy) en la que se intentaba contar cómo sería hoy ese país si no se hubieran dado las distintas separaciones.

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Marihuana y el corazón: donde habita la correlación

Hace dos semanas se realizaron las elecciones presidenciales en Estados Unidos y el foco de atención estuvo centrado, naturalmente, sobre la sorpresiva victoria de Donald Trump. Pese a ello, ese día algunos Estados también tuvieron que decidir sobre otros tópicos. En particular, California, Florida, Massachusetts, Dakota del Norte, Maine, Arkansas, Montana, Arizona y Nevana dieron su voto respecto a distintas reformas legales que giran en torno al uso de la marihuana.

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Cuando los controles no alcanzan

Correlación no es causalidad, y qué problema porque muchas supuestas verdades se aferran de allí como si fueran lo mismo.

En muchas de las investigaciones que se relatan en notas y artículos de internet podemos encontrar respuestas a preguntas interesantes pero que, sin embargo, tienen sutilezas que nos deberían hacer sospechar de lo que leemos. En muchos de esos casos es común encontrar frases del estilo “se controló por” seguidas por el nombre de alguna variable. En los párrafos que siguen se intentará explicar a qué se refiere este tipo de oraciones, cuál es el objetivo que persiguen y cuáles sus limitaciones.

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Vamo a calmarno: no cerremos facebook

El día martes salió publicado, en los diarios Clarín y LaNación, un artículo que contaba que, según un estudio del Instituto Real de Tecnología de Melbourne (Australia), los adolescentes que pasaban más horas frente a juegos de computadora tenían mejor perfomance y desempeño en pruebas académicas que los que usaban su tiempo en redes sociales, como Facebook, Twitter, Instragram y demás.

Lo llamativo es que ambos textos parecen atribuir, en varios párrafos, una supuesta causalidad (al adolescente le va mejor en matemática, ciencias y lectura porque pasa más tiempo en jueguitos que en Facebook) al mismo tiempo que presentan oraciones del estilo “aunque la investigación no constató que los videos juegos sean la causa del mejor desempeño”.

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Guía para la sospecha

Hace unas semanas, en este artículo se comenzaron a plantear los principales desafíos que deben enfrentar aquellos estudios que buscan identificar una causalidad.

Lamentablemente, muchas veces nos encontramos con estudios que se venden como descubrimientos de causas cuando en realidad solo están retratando alguna correlación o publicando estimaciones sesgadas. La mayoría de ellos sobre temáticas más que sensibles, por lo que pecan de irresponsables.

A continuación, les dejo mi pequeña guía personal, inspirada y basada en apuntes de la materia de Guillermo Cruces en UdeSA sobre Economía Laboral, para detectar a esos artículos engañosos:

  1. Sospechar siempre de títulos del estilo “la ciencia lo confirma”.
  2. Sospechar siempre de las fuentes citadas al estilo “prestigiosos investigadores de la (nombre una universidad rara)”.
  3. Sospechar siempre de los estudios que no tienen más de un grupo de estudio (no existe control).
  4. No caer en la trampa de la gran cantidad de observaciones: “un estudio con más de 12000 estudiantes dio que…”

Ampliaremos. Contribuciones más que bienvenidas.

 

Identificar causalidad (I)

El principal problema de los estudios de causalidad reside en la búsqueda de un contra-factual. Es decir, si queremos analizar el impacto de los años de educación de una persona en su salario, lo ideal sería tener a una persona con tantos años de educación y a la misma persona con otro nivel de educación.

De esta manera tendríamos que las características de las personas son idénticas en todo sentido salvo en educación. Sin embargo, esto no es posible por definición.

Una vez que yo me educo no hay vuelta atrás. Por eso, cuando se busca estimar el efecto de algo (una política pública, una decisión personal, etc) se trata de “tener a mano” un contra-factual, un “qué hubiera pasado si”.

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Correlación no es causalidad

Una de las diferencias que más me gusta resaltar es la que existe entre causalidad y correlación. ¿Cómo es esto? Allá vamos:

Para este ejemplo tomemos como lugar un campo y prestemos atención al gallo. Una “interesante” tarea podría ser anotar en un cuaderno la hora en la cada día canta el gallo y aparece el sol. Repitamos el ejercicio por un determinado período, digamos, un mes.

Si no me mintieron de chico deberíamos observar que cada vez que canta el gallo aparece el sol (nunca lo comprobé, pero supongamos que sí). He aquí un gran hallazgo: el canto del gallo provoca la salida del sol. ¿No? ¿El sol sale por otra cosa?

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