Es muy común que la gente basándose en su propia experiencia establezca relaciones de correlación entre eventos sólo porque han ocurrido juntos en más de una ocasión. Es decir, cuando un evento pasa, entonces otro evento ocurrirá como, por ejemplo, que cuando ciertos pájaros graznan en la noche, llueve al día siguiente.

La correlación entre eventos es entonces una mayor frecuencia de ocurrencia conjunta entre ellos. Por desgracia, incluso en casos en que esta correlación es real (o estadísticamente significativa), esto se confunde con una relación de causalidad, es decir, que uno de los eventos es el causante o aporta significativamente la ocurrencia del otro.

Famosa es la historia del estudio que mostró que había una menor incidencia de infarto entre las personas que declaraban usar calcetines verdes, lo que establece una relación de correlación, pero que no justifica comenzar a utilizar calcetines verdes para reducir el riesgo de infarto.

Otra historia que se puede leer en Freakonomics mostraba una correlación entre los índices de crímenes en los EE.UU. y la cantidad de policías por habitantes que llevó a más de alguno a sugerir despedir policías para reducir la tasa de crímenes.

El  sitio tylervigen.com recopila todo el tiempo un listado insólito y enorme de correlaciones que solo ocurren por un periodo fijo de tiempo y que, sin tener realmente más que el azar como lazo común, no se sostienen en el tiempo. Por ejemplo, el segundo análisis que aparece en el día que escribo esto muestra la correlación del periodo 1999 a 2009 en EE.UU. entre la cantidad de gente que muere ahogada en una piscina y la cantidad de películas en las que aparece el actor Nicolas Cage.

Si alguien considera que esto establece una relación de causalidad y quiere por ejemplo proponer que Nicolas Cage deje de actuar y despedir salvavidas, yo me veo obligado a establecer una relación de causalidad con algún problema de salud del involucrado en esa premisa.

Ejemplos curiosos e inesperados

Por otro lado, hay ejemplos bastante curiosos e inesperados de relaciones de causalidad como el estudio del genial autor del libro “Freakonomics”, Steven Levitt, que muestra cómo la caída del índice de criminalidad en Estados Unidos en los años 90 no fue causa de mejoraas policiales, sino por la legalización del aborto unos años antes. El número de crímenes descendió porque había disminuido el número de potenciales criminales.

Esta relación de causalidad en ciencia se establece y valida utilizando el método científico. Explicar el método científico amerita más que este humilde posteo, pero digamos que consiste en declarar una hipótesis a priori que luego se verifica con datos experimentales. El análisis de los resultados es el mismo que si la hipótesis no fuera establecida, pero se valida correctamente porque no es a posteriori. Un ejemplo para ilustrarlo, imaginen que lanzan una flecha y luego pintan el blanco con el centro de la diana donde cayó la flecha. Entonces siempre darán en el blanco a diferencia de fijar la diana en un lugar y luego disparar.

Por desgracia todos los días se producen correlaciones que no implican causalidad, porque de hecho en grandes números eso es casi inevitable, es decir, que tienen una alta probabilidad. Muchas veces ocurre algo peor que una falsa causalidad y es cuando realmente existe una causalidad, pero se establece invertida, es decir, se  establece una consecuencia de una causa, cuando la realidad es que la causa fue la consecuencia.  Por ejemplo, las compañías tabacaleras intentaron evitar su responsabilidad en que fumar aumenta las probabilidades de desarrollar cáncer indicando que era el cáncer el que provocaba que la gente fumara para evitar los dolores.

Otro ejemplo clásico es la gente que evita ir al médico porque el número de enfermos en el hospital es mayor que fuera del mismo y establece la relación de causalidad que establece que ir al médico causa la enfermedad, cuando claramente es la enfermedad la que causa que uno vaya al médico.

Todos los científicos debiéramos tener un cartel en nuestras oficinas que diga “correlación no es causalidad” o en esa hermosa lengua muerta “cum hoc ergo propter hoc”.