Causalidad o asociación: indicios de la primera

Distinguir adecuadamente causalidad de asociación es un tema sobre el que se han vertido ríos de tinta. Parte de la formación de un estadístico consiste en reconfigurar su arquitectura neuronal de manera que sienta infinito recelo ante proclamas de causalidad de una manera tan instintiva como la del perro de Paulov.

Esta cautela es sin duda necesaria y ha liberado al mundo de infinidad de resultados espúreos. Sin embargo, ha incrementado notablemente los que podríamos llamar errores de tipo II.

Austin Bradford Hill, en un artículo de 1965 titulado The Environmental Disease: Association or Causation? se plantea la siguiente pregunta: ¿qué características a priori de una aparente relación causal permiten distinguir aquéllas en que la causalidad es genuina en lugar de una mera asociación de efectos? En la pregunta anterior, a priori quiere decir antes de un estudio estadísticamente riguroso.

Las enumero en el mismo orden de importancia que Hill:

  1. La fuerza de la relación
  2. La consistencia: ¿se ha observado la relación en distintos lugares, con distintos sujetos, bajo distintas circunstancias?
  3. La especifidad: fumar acorta la vida, sí, pero, en concreto, ¿incrementa la probabilidad de tener cáncer de pulmón? ¿o de infarto? ¿o de accidentes de tráfico? ¿o…?
  4. La temporalidad: ¿ocurre antes la causa que su presunto efecto? Aunque esto parece de perogrullo en muchas circunstancias, no siempre es posible o sencillo determinar cuándo ocurren y cómo se ordenan en el tiempo.
  5. El gradiente: ¿existe una relación monótona entre la intensidad de la causa y su efecto?
  6. La plausibilidad: ¿tiene algún sentido?
  7. La coherencia: ¿está alineada la presunta relación de causalidad con lo que se conoce de la causa y su efecto?
  8. La experimentación: ¿es posible recurrir a evidencia (semi)experimental de una manera más o menos informal? ¿Puede realizarse un micro-experimento?
  9. La analogía: si se sabe que A causa B y C es muy similar a A podría suponerse que la relación aparente entre C y B pudiera encerrar un elemento de causalidad.

5 comentarios sobre “Causalidad o asociación: indicios de la primera

  1. esm 20 abril, 2011 11:10

    ¿ no sería más oportuno distinguir (o distinguir también) entre relación de causalidad y relación de contingencia ?
    La relación asociativa implica la concurrencia de sucesos relacionados por un fin común.
    La relación contingente manifiesta la concurrencia de sucesos, a secas.

  2. rvaquerizo 21 abril, 2011 22:28

    Esta muy bien la entrada, pero hay algunos puntos que podían depender directamente de la coherencia por eso un 9,5.

    Podías, tú que sabes de eso, hacer una encuesta que nos permitieran puntuar modelos y algoritmos en base a estos 9 puntos.

  3. datanalytics 8 mayo, 2011 1:28

    @rvaquerizo Pues precisamente vi el otro día una conferencia sobre causalidad y voy a resumirla en una nueva (¿e inminente?) entrada.

  4. dissidens 21 julio, 2011 21:21

    Fantastico blog! Interesantes ideas! Mis más sinceras felicitaciones. En particular este tema es muy interesante y que al parecer queda todavia mucho desarrollo.

  5. datanalytics 21 julio, 2011 21:40

    ¡Muchas gracias por los comentarios!

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