Correlación no implica causalidad

Un Error Lógico Fundamental

"Correlación no implica causalidad" es uno de los principios más importantes del pensamiento crítico y la estadística.

Una correlación significa simplemente que dos eventos o variables tienden a ocurrir juntos.

La falacia se comete cuando asumimos que, debido a que dos cosas están correlacionadas, una debe haber causado la otra.

Ejemplos Claros: El mundo está lleno de correlaciones espurias que pueden llevarnos a conclusiones erróneas.

Por ejemplo, hay una correlación positiva entre el número de helados vendidos y el número de ataques de tiburón.

¿Significa esto que comer helado causa ataques de tiburón? Obviamente no.

Existe una tercera variable, llamada variable de confusión, que causa ambas: el calor del verano.

En verano, la gente come más helados y también nada más en el mar.

La Dirección de la Causalidad: Incluso cuando existe una relación causal, la correlación por sí sola no nos dice la dirección de esa causalidad.

Por ejemplo, se ha observado que las personas con alta autoestima tienden a tener más éxito.

¿Es la alta autoestima la que causa el éxito, o es el éxito el que causa la alta autoestima? Es probable que la relación sea bidireccional, pero la correlación sola no puede determinarlo.

La Importancia del Diseño Experimental

Para establecer una causalidad, no basta con observar una correlación.

Se requieren diseños de investigación