En el análisis de datos, uno de los errores más comunes —y peligrosos— es confundir correlación con causalidad. Aunque dos eventos ocurran al mismo tiempo o evolucionen de forma similar, eso no significa que uno sea la causa del otro.
🔍 ¿Qué es la correlación?
La correlación mide la relación o asociación entre dos variables. Cuando existe una correlación positiva, al aumentar una variable, la otra también tiende a aumentar. Con una correlación negativa, una sube mientras la otra baja.
🧊☀️ Ejemplo clásico: A medida que aumentan las temperaturas en verano:
- Aumenta el consumo de helado
- Aumentan las insolaciones
Ambas variables están correlacionadas. Pero una no causa la otra. La causa real común es el calor. A esto se le llama una tercera variable oculta.
⚠️ Tipos de correlaciones engañosas
- Tercera causa común
Una variable externa causa los cambios en ambas.
Ejemplo: Más bomberos en un incendio y más daño. No es que los bomberos causen el daño, sino que el fuego más grande requiere más bomberos. - Correlación espuria (por azar)
A veces, dos variables coinciden por casualidad.
Ejemplo real: El número de películas de Nicolas Cage y los ahogamientos en piscinas. ¡Correlación estadística sin sentido lógico! - Causalidad inversa
Se cree que A causa B, pero en realidad B causa A.
Ejemplo: Hay una correlación entre la ansiedad y el uso del móvil. ¿La ansiedad lleva a usar el móvil, o el uso del móvil genera ansiedad?
🎯 ¿Qué es la causalidad?
La causalidad implica que un evento provoca directamente otro. Hay un vínculo claro y demostrable.
🚬 Ejemplo claro: Fumar aumenta el riesgo de cáncer de pulmón.
Aquí hay estudios, datos clínicos y mecanismos biológicos que confirman la relación causal.
Para probar causalidad, no basta con observar datos. Se necesita:
- Un diseño experimental o estudio controlado
- Teoría o mecanismo subyacente
- Repetición y consistencia en diferentes contextos
📈 Visualización: Correlación vs. Causalidad
A continuación, un gráfico para entender mejor la diferencia:
- En el primer caso, se observa una correlación entre ventas de helado e insolaciones, pero no hay una causa directa entre ellas.
- En el segundo caso, el aumento en el número de cigarrillos está directamente relacionado con el aumento en casos de cáncer, lo que refleja una causalidad.
✅ Conclusión
- Correlación indica que dos cosas ocurren juntas.
- Causalidad demuestra que una provoca la otra.
- No confundas lo primero con lo segundo.
Antes de tomar decisiones (médicas, económicas, sociales), asegúrate de saber si hay solo correlación… o verdadera causalidad. Analizar datos sin este criterio puede llevar a conclusiones equivocadas o incluso peligrosas.
