Un aspecto importante en el mundo del análisis de datos es la diferencia entre correlación y causalidad. A menudo, incluso los expertos en el campo pueden cometer el error de interpretar la correlación como causalidad debido a lo estrechamente relacionados que están.
¿Cómo puedes evitar confundirte con ambos términos y evitar sacar conclusiones erróneas?
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Descubra cómo la correlación y la causalidad tienen diferentes significados en el análisis de datos.
Confundir uno con el otro puede llevar a conclusiones erróneas y decisiones mal guiadas.
¿Qué es la correlación?
La correlación se refiere a la relación estadística que tienen dos variables. Significa el grado en que una variable cambia con respecto a la otra. El coeficiente de correlación, que oscila entre –1 y 1, se utiliza para describir la fuerza de la relación.
- Un valor cercano a 1 implica una fuerte correlación positiva (a medida que uno aumenta, el otro aumenta).
- Un valor cercano a 0 implica poca o ninguna correlación.
- Un valor cercano a -1 implica una fuerte correlación negativa (cuando uno aumenta, el otro disminuye).
Por ejemplo, un estudio podría encontrar una correlación entre la venta de helado y los accidentes automovilísticos. Si bien puede haber una relación estadística, eso no implicaría que ambos estén relacionados.
¿Qué es la causalidad?
La causalidad sugiere que un evento influye directamente en otro. Establece una relación de causa y efecto, es decir, un cambio en una variable resulta directamente en un cambio en la otra.
Por lo tanto, demostrar la causalidad va más allá del simple análisis y requiere una exploración más profunda que involucre experiencia en el dominio y más datos.
Un ejemplo notable es el tiempo que llevó demostrar que fumar causa cáncer de pulmón. La prueba fue más allá de la correlación estadística y se basó en estudios controlados, validaciones repetidas y evidencia biológica.
Por qué la gente confunde los dos términos
Hay muchas razones por las que algunas personas pueden confundir correlación con causalidad. Ellos son:
- Correlación espuria: dos variables pueden estar correlacionadas simplemente por coincidencia. Por ejemplo, el número de ventas de automóviles podría parecer correlacionado con los accidentes por ahogamiento, pero no están relacionados.
- Tercera variable: una tercera variable podría estar influyendo en las dos variables correlacionadas. Por ejemplo, las ventas de helados y los incidentes de ahogamiento podrían aumentar proporcionalmente. Pero los datos podrían haberse recopilado en verano, lo que hace que el clima cálido sea una variable confusa.
- Causalidad inversa: la correlación no especifica directamente la dirección de la influencia. La educación superior suele estar vinculada al nivel de ingresos de un individuo. Pero los ingresos también pueden influir en el nivel de educación que uno ha recibido.
Por tanto, ser consciente de estas razones es importante para la ciencia de datos.
Cómo distinguir entre correlación y causalidad
Hay muchas maneras de entender si existe causalidad más allá de la simple correlación.
- Tener conocimiento del dominio: comienza con una comprensión profunda del campo y los mecanismos subyacentes. Esto puede aclarar las relaciones.
- Experimentación frecuente: las pruebas A/B aleatorias aíslan variables y establecen si existe una causalidad.
Seguir estas estrategias ayuda a tomar decisiones bien informadas y basadas en datos.
Conclusión: no confunda correlación con causalidad
La correlación puede ayudar a identificar tendencias y patrones en los datos. Sin embargo, establecer la causalidad requiere experiencia en el campo, experimentación controlada y más.
Comprender los matices entre los dos términos garantiza que las decisiones basadas en datos se basen en la realidad.
