El sesgo de ver la causa en la correlación

Desde crímenes relacionados con helados hasta explicaciones de disparidades raciales.

Fuente: DanaTentis / Pixabay

Las tasas de delincuencia aumentan con el consumo de helado. Las tasas de divorcio aumentan a medida que las personas consumen más margarina. Estos son ejemplos clásicos de correlaciones falsas (Fletcher, 2014). Estadísticamente, estas variables se mueven en direcciones similares, pero consumir helado o margarina no “causa” el crimen o el divorcio.

Estos son clásicos porque se discuten en las aulas y porque es relativamente fácil creer que no hay conexión causal. Por ejemplo, comer helado está relacionado con el crimen porque ambos aumentan cuando hace calor afuera.

• ¿Puede la agresión llevarlo a beber más alcohol?
• El proyector en jefe
• ¿Ayudan o perjudican las advertencias de activación?
• Más reflexiones sobre la 2ª Conferencia Mundial de Educación Artística: hacia la sinergia creativa
• En términos de impresión de gestión, el equipo Obama está pateando el trasero de McCain del equipo

Muchos de nosotros hemos aprendido de la escuela o en otro lugar que “la correlación no implica causalidad”. Ese es el mantra. Pensar que una variable causa otra simplemente porque están correlacionadas es un caso primario de la “falacia de falsa causa”.

De manera similar, el hecho de que dos eventos ocurran simultáneamente frente a usted no significa que uno haya causado el otro. ¿Alguna vez has tocado una tecla de tu teclado cuando algo se congela en tu pantalla? Es difícil no pensar que provocaste la congelación. Por supuesto, a veces lo hiciste, pero a veces es una coincidencia.

Lenguaje de efecto de causa

• Universidades, desarrollo comunitario y aprendizaje de servicios
• Principio número cuatro: la justicia hace la derecha
• Justicia y Honor
• Las 12 libras de Navidad: recuperarse del aumento de peso durante las fiestas
• ¿Deben los recién casados ​​obtener todo el botín y otras consideraciones descorteses?

Hay muchos otros ejemplos que son más difíciles de atrapar. Y los artículos no ayudan cuando usan lenguaje de causa-efecto. Reclaman información sobre “beneficios” o “efectos” o qué “conduce” a qué, a pesar de que la investigación que citan es correlacional.

Fuente: skeeze / Pixabay

Por ejemplo, supuestamente hay “beneficios” de que las familias coman juntas y la educación escolar católica, pero la investigación citada solo fue correlacional. Entonces, puede haber o no beneficios. Al menos en estos dos casos, los autores admitieron brevemente que los datos no respaldaban técnicamente un punto de vista causa-efecto (Matteo, 2018; Wall Street Journal , 2018).

Un artículo de relaciones afirmaba que la forma en que las parejas deciden sobre la división del trabajo “afectará la calidad de su relación”. Específicamente, no hacer un plan fijo para quién-lo que-hace-lo que lastima la relación (Cohen, 2018). Pero, lo adivinaste, la investigación citada fue correlacional. Entre las explicaciones alternativas, podría haber un problema de relación que afecta la comunicación sobre el plan.

Un estudio de Facebook en 2017 ha estado recibiendo mucha atención porque parece decir que usar Facebook es malo para nuestra salud. Los autores originales concluyeron que usar Facebook “parece conducir a una disminución del bienestar” (Shakya y Christakis, 2017). Otros hablaron aún más definitivamente, incluso en un artículo titulado, “Usar Facebook realmente te hace sentir deprimido, dice la investigación” (Haselton, 2017).

En realidad, la investigación no dijo exactamente eso. A pesar de que la investigación estaba bien hecha (y longitudinal), era, nuevamente, técnicamente correlacional. No abandone su cuenta de Facebook todavía.

En resumen, desconfíe de los títulos de los artículos que dicen “beneficios” o “efectos”. Si es posible, consulte la investigación de respaldo, puede que solo sea correlacional. Y trate de no sobreinterpretar palabras correlacionales como “enlace”, “asociación” o “predicciones”; podrían sonar causales para algunos lectores, pero no lo son.

Ejemplos de Intergrupos

OK, ahora para los ejemplos más trucos y más sutiles. ¿Qué pasa si las personas con la Característica A son más propensas a mostrar la Característica B? ¿O qué pasa si las personas con la Característica A tienen más probabilidades de terminar en la Situación B? ¿A causa B? No necesariamente.

Tal vez estos ejemplos no parezcan engañosos en este momento, pero completemos A y B con algunos detalles.

Las personas con mentalidades fijas (frente a la mentalidad de crecimiento) tienen más probabilidades de ser pobres. Algunos, por lo tanto, han argumentado que la mentalidad conduce y mantiene la pobreza. Las personas que son pobres solo necesitan pensar de manera diferente. Pero los científicos sociales han señalado que la pobreza puede ser lo primero y que las privaciones causadas por la pobreza pueden causar una mentalidad fija. Pollo-y-huevo clásico (Badger, 2017).

Los blancos suelen superar a los negros en las pruebas de rendimiento académico. ¿Eso significa que ser blanco de alguna manera genéticamente causa una mayor inteligencia? No. Aparte de que la raza sea más una construcción social que genética, existen explicaciones alternativas respaldadas por la investigación, que incluyen oportunidades educativas diferenciales y estatus socioeconómico (Turkheimer et al., 2017). Y como siempre, los resultados son en promedio: muchos estudiantes negros superan académicamente al estudiante blanco promedio.

Fuente: RJA1988 / Pixabay

Los conductores negros son más propensos que los conductores blancos a ser detenidos por la policía por un comportamiento similar. Muchos sostienen que la raza del conductor está causando el comportamiento de los agentes de policía en un caso de discriminación racial. Aunque los perfiles raciales podrían ser un factor importante, resulta que hay otros contribuyentes apoyados por investigaciones. Por ejemplo, hay un mayor despliegue policial en los vecindarios que tienen mayores índices de criminalidad y pobreza y una mayor proporción de conductores afroamericanos: un mayor despliegue significa más recuperaciones (Kowalski & Lundman, 2007).

De esta forma, ver la causa en correlación puede empeorar los prejuicios contra los pobres, los negros y los oficiales de policía.

No estoy tratando de excusar a nadie de ninguna responsabilidad para tratar de mejorar su situación. No digo que debamos ignorar las disparidades raciales en el sistema de justicia penal, ni pretendo equiparar el prejuicio racial con los prejuicios contra la policía. Y no digo que los estudios correlacionales no tengan ningún valor; pueden orientarnos en la dirección correcta y ayudarnos a predecir los malos resultados.

Pero las malas situaciones intergrupales como las anteriores pueden empeorar si no entendemos o simplificamos demasiado sus causas. La identificación precisa de causas complejas puede conducir a soluciones más completas.

Referencias

Emily Badger, “¿La ‘mentalidad equivocada’ causa pobreza o viceversa?” New York Times , 30 de mayo de 2017, https://www.nytimes.com/2017/05/30/upshot/ben-carsons-thinking -y cómo la pobreza afecta tu estado de ánimo.html.

“La diferencia de la escuela católica: un nuevo estudio muestra el beneficio de exigir la autodisciplina del estudiante”, Wall Street Journal , 1 de junio de 2018, https://www.wsj.com/articles/the-catholic-school-difference-1527894168 .

Marisa T. Cohen, “División del trabajo en las relaciones: cómo decidimos, dividimos y vencer”, Psychology Today , 28 de julio de 2018, https://www.psychologytoday.com/us/blog/finding-love-the- scientific-take / 201807 / division-labor-in-relationships.

James Fletcher, “Correlaciones espurias: margarina ligada al divorcio?” BBC News , 26 de mayo de 2014, https://www.bbc.com/news/magazine-27537142.

Todd Haselton, “Usar Facebook en realidad te hace sentir deprimido”, dice la investigación, “CNBC, 12 de abril de 2017, https://www.cnbc.com/2017/04/12/study-using-facebook-makes-you-feel -depressed.html.

Brian R. Kowalski y Richard J. Lundman, “El vehículo se detiene por la policía por manejar en negro: problemas comunes y algunas soluciones provisionales”, Journal of Criminal Justice 35 (2007): 165-81.

Anne Matteo, “Beneficios de comer juntos”, Learning English, 28 de mayo de 2018, https://learningenglish.voanews.com/a/health-lifestyle-benefits-of-eating-together/4389570.html.

Holly B. Shakya y Nicholas A. Christakis, “Confirma un estudio nuevo y más riguroso: cuanto más utilizas Facebook, peor te sientes”, Harvard Business Review , 10 de abril de 2017, https://hbr.org/2017/ 04 / a-new-more-rigorous-study-confirm-the-more-you-use-facebook-the-worst-you-feel.

Eric Turkheimer, Kathryn Paige Harden, y Richard E. Nisbett, “Todavía no hay una buena razón para creer que las diferencias de coeficiente de inteligencia negro-blanco son debidas a los genes”, Vox , 17 de junio de 2017, https://www.vox.com/the -big-idea / 2017/6/15/15797120 / raza-negro-blanco-iq-respuesta-crítica.