Que caminen juntas no significa que una empuje
La correlación es una medida estadística: cuánto se mueven juntas dos variables. Si aumenta A y aumenta B, hay correlación positiva; si A sube y B baja, negativa. Pero correlación no dice quién causa a quién, ni siquiera si hay causa. La causalidad es una afirmación mucho más fuerte: que cambiar A produce un cambio en B. Confundirlas es el error que llena titulares: «quienes desayunan cereal rinden más en la escuela» puede ser verdad como correlación y mentira como causa (quizá los niños que desayunan cereal vienen de hogares con más recursos, y eso, no el cereal, explica el rendimiento).
Hay tres explicaciones rivales para casi cualquier correlación que veas: (1) coincidencia: dos cosas suben por azar o por tendencia común (el consumo de helados y los ahogamientos suben en verano, pero el helado no causa ahogamientos: el calor mueve a ambos); (2) causa inversa: quizá B causa A y no al revés (¿la gente feliz compra más, o comprar hace feliz?); (3) variable de confusión: una tercera cosa C oculta produce tanto A como B y las hace parecer conectadas. Identificar de cuál se trata es el corazón del razonamiento causal.
Qué se necesita para establecer causalidad
Para pasar de «van juntas» a «una causa a la otra» se piden, en general, tres cosas. Covariación: que cuando cambia la causa cambie el efecto (la correlación es necesaria, pero no suficiente). Secuencia temporal: que la causa ocurra antes que el efecto; si B precede a A, A no puede causar B. Y eliminación de alternativas: que puedas descartar confusores y explicaciones rivales, idealmente comparando situaciones que solo difieren en la supuesta causa. Aquí brillan los experimentos con grupo de control: repartir al azar a la gente entre un grupo que recibe el tratamiento y otro que no, de modo que cualquier diferencia se atribuya al tratamiento y no a factores ocultos. El azar neutraliza los confusores.
Cuando no hay experimento (no puedes asignar al azar quién fuma durante décadas) hablar de causalidad exige más prudencia: se acumulan líneas de evidencia, se controlan estadísticamente otras variables y se busca un mecanismo plausible que explique el cómo. Correlación + mecanismo + estudios que descartan rivales es la ruta honesta hacia una afirmación causal, no una gráfica con dos líneas ascendentes.
«Las ciudades con más iglesias tienen más delitos». ¿Qué explicación rival es la más probable?
Si dos variables están correlacionadas, necesariamente una causa a la otra.
La mide cuánto se mueven juntas dos variables; la afirma que una produce a la otra. El culpable oculto que mueve a ambas se llama variable de .
Descarta explicaciones en orden
Ordena los pasos para pasar de una correlación a una afirmación de causalidad responsable:
Coloca los elementos en orden y pulsa Comprobar.
Un titular dice: «Los países que gastan más en educación tienen más millonarios; invertir en escuelas crea millonarios». Antes de ver el análisis, predice cuál es el error más probable:
Busca un titular o publicación que afirmara una causa a partir de una simple asociación («el que hace X logra Y»). Identifica las tres explicaciones rivales: ¿podría ser al revés?, ¿habrá una tercera variable?, ¿será azar? Escribe cuál te parece más probable y qué dato faltaría para decidir entre ellas.
Pregunta guía: ¿y si algo más mueve a las dos?
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Un análisis enlaza dos gráficos. Una línea confunde correlación con causalidad. Señálala:
Marca la línea o las líneas con error y pulsa Comprobar.
Chequeo: correlación y causalidad
Aquí se mira lo que ya fuiste acertando. Pulsa «Comprobar» para saber si puedes seguir.
Para dominar este tema
- Correlación mide asociación entre variables; causalidad afirma producción.
- Tres explicaciones rivales de cualquier correlación: azar, causa inversa, confusor.
- La variable de confusión (una tercera que mueve a ambas) es el culpable más común.
- Afirmar causa pide covariación, secuencia temporal y descarte de alternativas.
- El experimento con grupo de control al azar es la mejor herramienta para aislar la causa.
Siguiente (Módulo 8): Sesgo de confirmación — el filtro invisible que te hace ver solo la evidencia que coincide con lo que ya creías.
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