Un comentario publicado por un lector en un post reciente me reprendió por sugerir que la marihuana causó que las relaciones no funcionaran.
En esta instancia, el lector se equivocó, ya que había usado específicamente la palabra "asociado", pero el comentario me hizo pensar que tal vez debería explicar las diferencias entre la correlación, la causalidad y la asociación. Soy un científico que estudia la adicción, y en el campo, es muy importante tener claro lo que significa cada una de las palabras que usa.
Correlación : cuando los investigadores encuentran una correlación, que también se puede llamar asociación, lo que están diciendo es que encontraron una relación entre dos o más variables . Por ejemplo, en el caso de la publicación de la marihuana, los investigadores encontraron una asociación entre el uso de la marihuana cuando era adolescente y el tener relaciones más problemáticas a mediados, a fines de los años veinte.
Las correlaciones pueden ser positivas, de modo que a medida que una variable (fumar marihuana) aumenta, también lo hace la otra (problema de relación); o pueden ser negativos, lo que significa que a medida que una variable aumenta (fumar metanfetamina), otra disminuye (promedio de calificaciones). El problema es que, a menos que estén controlados adecuadamente, podría haber otras variables que afectan esta relación y que los investigadores desconocen. Por ejemplo, la educación, el género y los problemas de salud mental podrían estar detrás de la asociación de la relación con la marihuana (estas variables fueron todas controladas por los investigadores en ese estudio).
Los investigadores tienen a su disposición una serie de sofisticadas herramientas estadísticas para controlarlas, que van desde las relativamente simples (como la regresión múltiple) hasta las más complejas e involucradas (modelos de niveles múltiples y modelos de ecuaciones estructurales). Estos métodos permiten a los investigadores separar el efecto de una variable de otras, dejándolas así más seguras al hacer afirmaciones sobre la verdadera naturaleza de las relaciones que encontraron. Aún así, incluso bajo las mejores circunstancias de análisis, la correlación no es lo mismo que la causalidad.
Causalidad : cuando un artículo dice que se encontró la causalidad, esto significa que los investigadores encontraron que los cambios en una variable que midieron directamente causaron cambios en la otra . Un ejemplo sería la investigación que muestra que saltar de un acantilado provoca directamente un gran daño físico. Para hacer esto, los investigadores tendrían que asignar a las personas para que salten de un acantilado (frente a un salto de una repisa de 12 pulgadas) y midan la cantidad de daño físico causado. Cuando descubren que saltar desde el acantilado causa más daño, pueden afirmar la causalidad. ¡Buena suerte reclutando para ese estudio!
La mayoría de las investigaciones sobre las que lees indican una correlación entre variables, no causalidad. Puede encontrar las palabras clave leyendo cuidadosamente. Si el artículo dice algo así como "se encontró que los hombres tenían" o "las mujeres tenían más probabilidades de hacerlo", están hablando de asociaciones, no de causalidad.
El motivo es que, para poder afirmar la causalidad, los investigadores deben dividir a los participantes en diferentes grupos y asignarles el comportamiento que desean estudiar (como tomar un nuevo medicamento), mientras que el resto no. De hecho, esto es lo que sucede en los ensayos clínicos de medicamentos porque la FDA exige pruebas de que el medicamento realmente mejora a las personas (más que un placebo). Es esta asignación aleatoria a las condiciones lo que hace que los experimentos sean adecuados para el descubrimiento de la causalidad. A diferencia de los estudios de asociación, la asignación aleatoria asegura (si todo está diseñado correctamente) que es el comportamiento que se está estudiando, y no algún otro efecto aleatorio, lo que está causando el resultado.
Obviamente, es mucho más difícil probar la causalidad que demostrar una asociación.
¡No! ¡¡¡De ningún modo!!! ¡¡¡Ni siquiera cerca!!! Las correlaciones son cruciales para la investigación y aún deben ser examinadas y estudiadas, especialmente en algunas áreas de investigación como la adicción.
La razón es simple : no podemos darle al azar drogas como la metanfetamina cuando somos niños y estudiar el desarrollo de su cerebro para ver cómo las cosas les afectan , eso no sería ético. Entonces, lo que nos queda es el estudio del uso de la metanfetamina (y el uso de otras drogas) . Es por esta razón que los investigadores utilizan métodos estadísticos especiales para evaluar las asociaciones, asegurándose de que también están considerando otras cosas que pueden estar interfiriendo con sus resultados.
En el caso del artículo sobre marihuana, los investigadores descartaron varias otras variables interferentes que se sabe que afectan las relaciones, como la agresión, el género, la educación, la cercanía con otros miembros de la familia, etc. Al hacerlo, hicieron todo lo posible para asegurar que la asociación encontrada entre la marihuana y el estado de la relación era real. Obviamente, existen otras posibilidades, pero a medida que más investigadores evalúen esta relación de diferentes maneras, aprenderemos más sobre su verdadera naturaleza.
Así es como funciona la investigación.
También es la forma en que descubrimos que fumar causa cáncer. A través de resultados repetidamente repetidos que muestran una asociación. Resultó bastante bien, creo …
© 2010 Adi Jaffe, Todos los derechos reservados
Lista de correo de Adi | EMail de Adi | Sigue a Adi en Twitter
Conviértete en un fan en Facebook | Conéctese con Adi en LinkedIn
