Efecto Causal: Definición, mecanismo y análisis

Publicado el 16 mayo, 2024 por Rodrigo Ricardo

¿Qué es el efecto causal?

El efecto causal es cuando algo sucede o está sucediendo en función de algo que ocurrió o está ocurriendo. B sucedió gracias a A (por ejemplo). El resultado de B es fuerte o débil dependiendo de qué tan bien o cuánto trabajó A.

El concepto de efecto causal fue introducido oficialmente por Donald Rubin en 1976 y explicado con más detalle por Rubin y Paul Rosenbaum en 1983, así como por Paul Holland en 1986. El trabajo combinado de Rubin, Rosenbaum y Holland dio como resultado la teoría de la inferencia causal, que es A menudo se la conoce como teoría de la inferencia causal de Rubin-Rosenbaum-Holland (RRH).

Mirando más atrás, Ronald Fisher completó un trabajo anterior en 1918 que originalmente introdujo el concepto de efecto causal. William Cochran realizó un trabajo adicional en 1965.

Ejemplos

Ejemplo 1

Un buen ejemplo de efecto causal es la forma en que los medicamentos ayudarán a aliviar el dolor de cabeza. La cantidad de alivio del dolor que siente está directamente relacionada con los efectos del medicamento.

Ejemplo 2

Otro ejemplo es decir que te irá bien en el examen si estudias. Tus resultados en el examen dependerán de cuánto estudies.

El efecto causal se utiliza más comúnmente en el campo de la investigación y la estadística. El concepto de efecto causal ayuda a identificar qué acciones o elementos conducen a un determinado resultado. Debido a que esto es lo que interesa a gran parte de la investigación, el efecto causal es muy común en este campo. Los investigadores utilizarán un tipo específico de diseño experimental conocido como análisis causal.

De manera similar, la estadística se centra en la probabilidad de un determinado resultado basándose en el análisis de múltiples iteraciones de un conjunto de circunstancias. Aquí el efecto causal ayuda a explicar qué causa ese determinado resultado.

Se puede utilizar en análisis de control de calidad para crear un diagrama de causa y efecto que ayuda a identificar fácilmente la causa de un problema.

Si alguien está interesado en determinar la causa raíz de un problema, el efecto causal será útil. La causa raíz se puede encontrar analizando los efectos de varias causas para ver cuál conduce al resultado problemático.

El efecto causal también puede ayudar a encontrar un cuello de botella en un proceso específico al permitir que alguien analice múltiples escenarios y determine cuál ha creado el cuello de botella.

Correlación

La correlación es un término en estadística que ayuda a describir el grado en que dos variables están relacionadas. La estadística se basa en determinar si dos variables se mueven coordinadamente entre sí y en qué grado.

Por ejemplo, existe una fuerte correlación entre la cantidad de azúcar que ingiere un niño y la cantidad de energía que muestra. Si un niño come mucha azúcar, correrá y demostrará una gran cantidad de energía. Si otro niño no come azúcar no será tan activo y enérgico como el otro.

La correlación describe específicamente el grado de relación entre dos variables y puede haber una correlación positiva, negativa, débil o fuerte entre las dos variables en cuestión. La correlación no implica que exista una relación causal, ya que una relación causal significa que una variable causa la otra.

Si bien la correlación no implica una relación causal, una relación causal indica que debe haber una correlación.

Usando el diagrama de espina de pescado

Cuando se utiliza un diagrama de espina de pescado, es importante que un grupo trabaje con un facilitador que pueda ayudarlos a discutir el problema. Una persona externa ayudará a enumerar todos los posibles factores y causas que forman parte de la situación, incluidos aquellos en los que normalmente no se piensa.

Para crear el diagrama de espina de pescado, el problema se enumera a la derecha y la “columna vertebral” principal se dibuja de derecha a izquierda. Las ramas o brazos que enumeran factores y/o causas se dibujan hacia afuera desde la columna vertebral en ángulos a lo largo de toda la columna vertebral. Cada hueso también puede contener huesos adicionales más pequeños con conceptos y factores adicionales.

Este tipo de diagramas también se conocen como diagramas de causa y efecto o diagramas de Ishikawa. Al Dr. Kaoru Ishikawa se le atribuye la invención de este tipo de diagrama.

Paso 1: identificar el problema

El primer paso para crear un diagrama de espina de pescado es identificar el problema. Es importante identificar adecuadamente el problema ya que esto determinará qué causas y factores conforman el resto del diagrama.

Un ejemplo de problema sería que el coche no arranca. Para asegurarse de que el problema se identifique correctamente, es importante observarlo desde todos los ángulos. Quizás ya se hayan tomado ciertos pasos para intentar arrancar el automóvil, por lo que deben discutirse al enumerar el problema. Cuanto más específica sea la información, más fácil será analizar todas las causas posibles y encontrar la causa raíz.

Paso 2: busque los factores principales

La parte más importante del proceso de creación de un diagrama de espina de pescado es identificar todos los factores posibles en la situación.

Los factores pueden incluir gasolina, maquinaria, personas involucradas o clima.

Paso 3: Identificar las causas

Las causas asociadas con la maquinaria pueden incluir una batería defectuosa, un alternador defectuoso, gasolina defectuosa o falta de gasolina.

En cuanto a la persona implicada, ¿está haciendo algo mal al intentar arrancar el coche?

En cuanto al clima, ¿hace mucho frío afuera?

Paso 4: Analizar el diagrama

Una vez que tenga un diagrama completo, el grupo discutirá todas las causas y factores. La discusión conducirá a un análisis más profundo del problema y a la determinación de la causa o causas principales del problema.

Al analizar el problema de por qué el coche no arranca, el grupo miraría cada una de las posibles causas y las eliminaría una por una. La mejor manera es comenzar con los factores más sencillos, como asegurarse de que haya gasolina en el tanque y revisar la batería.

Fortalezas del análisis de causa y efecto

El análisis de causa y efecto es un buen proceso porque ayuda al grupo a centrarse en un problema específico y crea un proceso estratégico para encontrar las causas.

Cuando se sigue correctamente y mediante el uso de herramientas como el diagrama de espina de pescado, este tipo de análisis también puede ayudar a un grupo a realizar una verdadera lluvia de ideas. Mediante el uso de este proceso, se pueden evaluar verdaderamente todas las posibles causas y factores asociados con un problema.

Resumen de la lección

El efecto causal es cuando sucede una cosa debido a otra, como que un automóvil no pueda arrancar porque la batería está agotada. A menudo se utiliza en investigación y análisis estadístico, así como en control de calidad. El efecto causal puede ayudar a determinar la causalidad, que a su vez se relaciona con la correlación. Es importante señalar que si bien la causalidad indica correlación, la correlación no siempre indica causalidad.

Un método común utilizado para analizar causa y efecto es un diagrama de espina de pescado. El diagrama ayuda a un grupo a determinar el problema específico y luego describir todas las causas y factores posibles. A través de este tipo de análisis y visualización más profundos, se puede identificar la verdadera causa de un problema.

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