Cómo correlación estadística y causalidad son diferentes

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De todos los temas estadísticos incomprendidos, el que es quizás el más problemático es el mal uso de los conceptos de correlación y causalidad. Correlación, como un término estadístico, es la medida en la que dos variables numéricas tienen una relación lineal (es decir, una relación que aumenta o disminuye a una velocidad constante). A continuación se presentan tres ejemplos de variables correlacionadas:

  • El número de veces que un grillo chirría por segundo está fuertemente relacionada con con temperatura cuando hace frío fuera, ellos cantan con menos frecuencia, y que la temperatura se calienta, que cantan a un ritmo cada vez mayor. En términos estadísticos, es decir el número de chirridos del grillo y la temperatura tiene una fuerte correlación positiva.

  • A menudo se ha encontrado que el número de delitos (por habitante) estar relacionado con el número de oficiales de policía en un área determinada. Cuando más policías patrullan la zona, el crimen tiende a ser menor, y cuando menos los agentes de policía están presentes en la misma zona, el crimen tiende a ser mayor. En términos estadísticos nos dicen el número de agentes de la policía y el número de delitos tienen una fuerte correlación negativa.

  • El consumo de helados (pintas por persona) y el número de asesinatos en Nueva York están correlacionados positivamente. Es decir, como la cantidad de helados vendidos por persona aumenta, el número de homicidios aumenta. ¡Extraño pero cierto!

Pero correlación como una estadística no es capaz de explicar por qué o Cómo la relación entre dos variables, X y y, existe- sólo que existe.

Causalidad va un paso más allá de la correlación, que indica que un cambio en el valor de la X variable causará un cambio en el valor de la y variable. Demasiadas veces en la investigación, en los medios, o en el consumo público de los resultados estadísticos, ese salto se hace cuando no debería ser. Por ejemplo, no se puede afirmar que el consumo de helado causas un aumento en las tasas de asesinatos sólo porque están correlacionados. De hecho, el estudio mostró que la temperatura se correlacionó positivamente con las ventas de helados y asesinatos. ¿Cuándo se puede dar el salto la causalidad? El caso más convincente es cuando se lleva a cabo un experimento bien diseñado que descarte otros factores que podrían estar relacionados con los resultados.

Usted puede encontrarse con ganas de saltar a una relación de causa y efecto cuando una correlación investigadores fundadores, medios de comunicación y público en general hacerlo todo el tiempo. Sin embargo, antes de hacer cualquier conclusión, mirar cómo se recogieron los datos y / o esperar a ver si otros investigadores son capaces de replicar los resultados (el primero que tratan de hacer después de otra persona " innovador resultado " golpea las ondas de radio).



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