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”.
Dentro de los diversos estudios que pueden afirmar la existencia de causalidad podemos distinguir, a grandes rasgos y con fines prácticos y pedagógicos, dos grupos: estudios experimentales (1) y estudios de observación (2).
Entre los primeros se encuentran aquellos trabajos que se basaron en un experimento controlado por los investigadores. Aquí los pasos son más sencillos y resulta más fácil poder abordar los potenciales sesgos. El problema pasa por otro lado: ¿lo que se encontró en el experimento es lo que pasa en el mundo real (problema de la validez externa)?
Pensemos en el estudio de un medicamento. Supongamos que lo que se quiere averiguar es si sirve para calmar el dolor de cabeza. Podríamos armar dos grandes grupos de personas con dolor de cabeza y a uno darles el medicamento y a otro no. He aquí la existencia de un contra-factual, dado que tengo un grupo de gente con dolor de cabeza que recibe el medicamento y otro grupo con dolor de cabeza que no (el famoso “grupo control”). Así, podríamos comparar los efectos del medicamento comparando los resultados de ambos grupos.
Cuando se menciona al “supuesto de identificación” se hace referencia a ese contra-factual. En nuestro caso, afirmamos que el dolor de cabeza que tendrían aquellos que tomaron la pastilla, en caso de no haberla ingerido, es el que presentan los individuos que no fueron medicados.
Qué tan buen contra-factual es un grupo del otro depende de cómo armemos los grupos. Si de un lado nos quedan personas de baja edad y del otro lado ancianos, podríamos tener resultados sesgados (tal vez la gente más joven recibe mejor el medicamento y muestra grandes signos de recuperación). Por ello, un gran aliado de los experimentos es la aleatoriedad. Lo que se realiza, por lo general, es una selección de los grupos por sorteo. Así, si es el azar el que determina qué personas integran cada grupo, uno esperaría tener grupos balanceados en lo que respecta a sexo, edad, educación, color de pelo, etc.
Hasta aquí, dos grandes conceptos: la existencia de un grupo control para comparar y la determinación de los grupos por azar para obtener un balance.
Se pueden armar tantos grupos como uno quiera. Es decir, en nuestro ejemplo, alguien podría decir que la calma del dolor de cabeza para el grupo tratado (aquél que tomó la pastilla) fue por un efecto placebo. Para evitar ese problema, se puede armar un tercer grupo: personas con dolor de cabeza que tomen un medicamento que no tenga nada.
Si luego de armar grupos que se parecen en características observables, como la edad, el sexo, si hacen deportes o no, tipo de dieta, etc; y habiendo controlado por efecto placebo, se obtiene que los que toman el medicamento disminuyen significativamente su dolor de cabeza, entonces tenemos grandes evidencias para poder afirmar que el dolor de cabeza calmó debido al medicamento.
Para que un buen experimento esté perfectamente diseñado faltarían algunos detalles más, pero con estos dos conceptos explicados ya podemos obtener un panorama de cómo es que se logra determinar la causalidad de un evento sobre otro.
Si un experimento no tiene un grupo control o no posee una adecuada elección de los integrantes de cada grupo podemos sospechar acerca de la validez de los resultados.
Nos queda hablar sobre el segundo tipo de estudio, aquellos que se basan en la recopilación de información sobre la cual no se puede controlar ni modificar nada. Para ello tendremos que esperar al próximo artículo.