La correlación y la causalidad son dos conceptos distintos en estadística. La correlación significa que existe una relación entre dos variables, pero eso no implica que una causa a la otra. La causalidad, en cambio, significa que un cambio en una variable es responsable de un cambio en otra variable,es decir, una variable tiene un efecto directo sobre la otra.
Cada día somos bombardeados con cantidades ingentes de datos, cifras y estadísticas. En este mar de números, es vital comprender correctamente los conceptos que nos permiten interpretar y analizar la realidad más allá de lo meramente anecdótico. Hoy, nos vamos a adentrar en dos términos clave: correlación y causalidad. Pero no te asustes por sus nombres, su explicación es mucho más sencilla de lo que parece. Imagina que tienes frente a ti dos fenómenos: el aumento del precio del aguacate y el crecimiento en las ventas de tostadoras. ¿Son éstas vinculadas entre sí o simplemente están ocurriendo al mismo tiempo? Para contestar esta pregunta necesitamos entender qué es correlación y qué es causalidad.
Ambas palabras pueden sonar similares, pero sus implicaciones son muy distintas. La correlación consiste en la coexistencia de dos eventos,ocurren juntos frecuentemente pero eso no significa necesariamente que uno sea la causa del otro. No podemos concluir que el aumento del precio del aguacate provoca un incremento en las ventas de tostadoras solo porque ambos sucedan al mismo tiempo.
Por otra parte tenemos la causalidad, que implica una relación mucho más sólida entre ambos eventos ya mencionados,uno efectivamente provoca el otro. Si decimos entonces que hay una relación causal entre estas variables estamos afirmando algo significativamente diferente: ahora sí estaríamos diciendo que si sube el precio del aguacate inmediatamente se venderán más tostadoras como resultado directo.
Conocer a fondo estos conceptos resulta fundamental para tomar decisiones basadas en datos e información relevante sin caer en errores o confusiones causadas por apreciaciones erróneas o superficiales sobre los mismos datos observados.
En esta publicación vamos a profundizar diesecciónandolos conceptualmente para comprender todas sus implicancias y limitantes haciendo hincapié también en cómo podrían llevarnos a equívocos si concluímos prematuramente por mera casualidad sobre la existencia o ausencia de verdaderas relaciones causa- efecto cuando existe solo una simple correlación.
Diferencia conceptual entre correlación y causalidad
La correlación y la causalidad son dos conceptos fundamentales en economía y finanzas que, a menudo, se malinterpretan. Pero antes de sumergirnos en las profundidades de sus diferencias, vamos a recordar brevemente qué significa cada uno de estos términos.
La correlación es una medida estadística que muestra cómo dos variables se mueven juntas. Puede ser positiva, lo que indica que las variables tienden a moverse en la misma dirección,negativa, es decir, las variables tienden a moverse en direcciones opuestas,o nula, lo que implica que no hay relación aparente entre las variables.
Por su parte, la causalidad va más allá del simple movimiento conjunto. Se refiere a una relación cause-efecto donde el cambio en una variable produce un cambio directo en otra.
Ahora bien, ¿cuál es exactamente la diferencia entre estas dos ideas? En términos sencillos:
- Presencia de causa y efecto. La correlación simplemente nos dice que dos eventos ocurrieron simultáneamente o siguen patrones similares. No nos dice nada sobre si el cambio en una variable causó el cambio en otra. Por otro lado, la causalidad sí asume esta conexión directa.
- Direccionalidad. En correlación no importa cuál evento ocurrió primero,enfatiza la relación sincronizada entre los dos eventos sin importar los aspectos temporales o lógicos del orden causal. En contraposición está la causalidad donde establecemos un hilo conductor claro y evidente de ‘causa’ seguida por ‘efecto’.
- Pruebas requeridas. Para establecer una correlación necesitamos simples observaciones empíricas y análisis estadístico de los datos recogidos para confirmar que los eventos están relacionados entre sí. Determinar una relación causal requiere pruebas experimentales rigurosas o análisis econométrico exhaustivo para demostrar introductivamente tal vínculo.
- Aplicabilidad Práctica. Una alta correlación puede ser útil para hacer predicciones precisas sin tener un entendimiento profundo del porqué los eventos ocurren juntos,solo necesitamos saber que ocurren juntos con frecuencia para pronosticar tendencias futuras. Las relaciones causales son vitales para entender cómo funciona un sistema económico o financiero con miras al diseño e implementación de políticas efectivas.
Podemos encontrar innumerables ejemplos donde existe alta correlación pero ninguna causa-efecto como aquel viejo chiste académico “la venta de helados y ataques por tiburones están altamente correlacionadas” queriendo implicar absurdamente el causante poco probable -venta de helados aumentando ataques por tiburón-. Claramente este ejemplo remarca cómo la confusión entre ambas nociones puede llevar a conclusiones engañosas e inciertas afectando decisiones importantes.
En resumen, recordar siempre esta importante distinción conceptual puede ayudarte a dar sentido al mundo financiero y económico evitando caer ante falsedades lógicas basadas solo en relaciones aparentemente astutas descritas por simples correlaciones sin manejo adecuado ni crítico del significado real detrás.
Puede existir correlación y casualidad
Seguramente has oído decir en más de una ocasión que «correlación no implica causalidad». En términos sencillos, esto significa que solo porque dos eventos o fenómenos ocurran al mismo tiempo o se sigan uno al otro, no necesariamente uno es la causa del otro. Esta es una distinción crítica en el campo del estudio económico y financiero.
Con todo, antes de profundizar en lo anterior, debemos entender un concepto básico: la correlación. Se refiere a los cambios conjuntos entre dos variables. Por ejemplo, cuando suben las temperaturas en verano, también aumentan las ventas de helados. Esto no significa por defecto que el calor tenga como resultado directo un mayor consumo de helados. Simplemente observamos un cambio paralelo –una correlación– entre ambas variables.
Entonces surge la pregunta, ¿Puede haber tanto correlación como casualidad? La respuesta corta es sí.
Es posible que dos eventos muestren una correlación fuerte y sin embargo, sea pura casualidad. Para entender esto mejor imaginemos el siguiente escenario: supongamos que cada vez que una persona usa un determinado color de calcetines gana más dinero en su inversión bursátil. Aquí podemos observar una correlación entre usar esos calcetines y las ganancias obtenidas en bolsa, pero claramente es absurdo pensar que existe realmente un vínculo causal entre ambos factores,sencillamente ha sido fruto del azar.
En este punto conviene introducir términos tales como spurious correlation (correlación espuria) o coincidental correlation (correlación coincidencial). Ambos se refieren a situaciones donde hay una fuerte relación estadística entre dos variables sin existir conexión lógica sólida ni argumentos razonables para establecer una causa-efecto.
Estas son algunas claves para distinguir si estamos ante correlaciones causales o simplemente casuales:
1) Consistencia temporal: Si el supuesto efecto ocurre antes que la causa -por ejemplo si nos llega el ascenso antes de haber trabajado duro-, probablemente estamos ante casualidad y no causalidad.
2) Plausibilidad biológica: Si no hay ninguna razón lógica por la cual A debería afectar a B -como los calcetines de colores y las inversiones bursátiles-, puede tratarse simplemente casualidad.
3) Consistencia con estudios previos: Si ningún otro estudio ha encontrado nunca esa relación —por ejemplo si ingresamos al único restaurante en donde comer chocolate provoca pérdida peso— quizás nos enfrentamos a simple azar más que a un nuevo milagro dietético.
4) Presente sólo bajo ciertas condiciones: Si parece haber relación pero esta desaparece bajo diferentes condiciones ambientales o temporales —sapo dorado reproduce más rápido durante lluvias pero velocidad disminuye drásticamente durante sequías—puede ser indicativo falsa causalidad.
5) Reconsiderando otros factores posibles: Corrobora si hubiera terceras variables implicadas podrían explicar conexión —la jubilación anticipada asociada con largo plazo vida podría ser resultado mayor fortuna personales lugar efecto saludable holgazanería-.
Identificar la diferencia entre correlaciones causales y casuales puede salvarte de tomar decisiones incorrectas basadas en análisis superficiales o malinterpretados. Así pues, recuerda siempre mirar detrás de los datos e investigar más profundamente antes saques tus conclusiones finales.