¿Qué es la inferencia causal?
La inferencia causal se define como una disciplina intelectual que considera los supuestos, los diseños de estudio y las estrategias de estimación que permiten a los investigadores identificar la fuente subyacente de un efecto observado. Como concepto, inferir causalidad es el proceso de determinar si una asociación observada refleja una relación de causa y efecto.
Inferencias causales: ejemplos
Un ejemplo de inferencia causal es el de una persona que escucha música de piano y concluye que alguien cerca está tocando el piano. Pero para identificar la verdadera causa de la música de piano, esta persona necesita investigar más a fondo. Podría ser una canción pregrabada, un clavicémbalo, una alucinación auditiva u otro evento. Esta persona no puede concluir que porque escucha música de piano, debe haber alguien tocando el piano cerca.
Otro ejemplo de inferencia causal es el de una persona que tiene dolor de cabeza, luego toma una aspirina y el dolor de cabeza desaparece. Es posible que la aspirina haya hecho que el dolor de cabeza desaparezca, o que ya estaba disminuyendo y, de todos modos, habría desaparecido con el tiempo. El efecto placebo pudo haber curado a la persona, o el acto físico de caminar hasta el botiquín le proporcionó una pequeña cantidad de ejercicio, que se sabe que reduce los dolores de cabeza.
¿Qué es un verdadero efecto causal?
Un verdadero efecto causal es un resultado que se atribuye correctamente a la acción. Es un suceso debido a un suceso específico, a diferencia de una inferencia causal defectuosa, que es un resultado que no se atribuye correctamente a las acciones o sucesos de un suceso determinado.
Sin embargo, según la filosofía de la ciencia, es imposible identificar un verdadero efecto causal. Albert Einstein dijo: «Ninguna cantidad de experimentación podrá demostrar que estoy en lo cierto; un solo experimento puede demostrar que estoy equivocado». En la investigación, es imposible demostrar que una hipótesis es verdadera, por lo que el conocimiento se construye rechazando hipótesis que son falsas. Incluso temas profundamente investigados como la gravedad o la evolución todavía se llaman teorías porque, aunque son prácticamente ciertas, los investigadores aún respetan la posibilidad de que puedan ser falsas.
Ecuación de heredabilidad en sentido estricto y amplio y aplicaciones
Por ejemplo, consideremos la conclusión de que la primavera causa el verano. Esta es una inferencia causal errónea ya que el verano sólo sigue a la primavera. Se entiende que la rotación de la Tierra causa las estaciones, pero incluso eso no es necesariamente un verdadero efecto causal. Hipotéticamente, podría haber una entidad galáctica invisible que gire lentamente la Tierra hacia el verano, pero que solo recuerde hacerlo una vez que vea florecer la primavera.
¿Qué es la causalidad estadística?
La causalidad estadística es el término utilizado cuando el valor de una variable aumenta o disminuye como resultado de un aumento o disminución de otra variable. Algunos ejemplos pueden ayudar a lograr una mejor comprensión de la causalidad estadística. Por ejemplo, trabajar más horas en un trabajo que paga por horas hará que esa persona tenga un sueldo mayor.
En particular, tome nota del dicho común: «correlación no implica causalidad». La correlación es cuando el cambio de una variable sigue un patrón similar al cambio de otra variable. «La correlación no es causalidad» es importante porque los humanos son máquinas que buscan patrones y que naturalmente intentarán sacar conclusiones a partir de los datos. «La correlación no implica causalidad» nos recuerda que debemos detenernos y pensar.
Esto se utiliza comúnmente para ilustrar una estadística en broma de que un aumento en las compras de helados se correlaciona con un aumento en los ataques de tiburones. ¿Los tiburones entran en furia sedienta de sangre cuando ven helado? ¿O el proceso de elaboración del helado provoca agitación en los tiburones? Estas dos variables están correlacionadas pero no causadas entre sí. Más bien, hay una causa subyacente para ambas estadísticas: el clima. Cuando hace calor, más gente compra helado para refrescarse. Asimismo, cuando hace calor, más gente va a la playa, donde hay mayor riesgo de ataques de tiburones. Para ser justos con los tiburones, las complicaciones de salud derivadas del exceso de helado son mucho más peligrosas para la persona promedio.
Aplicaciones de la inferencia causal
La inferencia causal se puede utilizar para analizar críticamente muchos otros usos de las estadísticas en las noticias y los medios. Un artículo podría afirmar que las personas que consumen aceite de oliva virgen extra viven más tiempo, pero el aceite de oliva no necesariamente provoca una vida más larga. Considere que el aceite de oliva es mucho más caro que otras variedades, como el aceite de canola, y que las personas que lo usan tienen suficientes ingresos disponibles para hacerlo. Si son lo suficientemente ricos como para consumir aceite de oliva con regularidad, también lo son para tener una mejor atención médica, que es la verdadera causa de su mayor esperanza de vida.
Multiplexación en el Tiempo: Definición, aplicaciones y ejemplos
La forma más accesible de identificar la causa de un fenómeno es un diseño experimental de dos grupos en el que participan sujetos de investigación divididos en dos grupos: un grupo «de control» y un grupo «experimental». El grupo de control experimenta el fenómeno normalmente, mientras que el grupo experimental experimenta el fenómeno con un solo elemento cambiado (el elemento que el investigador cree que es el factor causal). Si hay una diferencia significativa entre los datos resultantes de los dos grupos, el investigador puede argumentar razonablemente que el elemento modificado causó el efecto.
Si bien este es un resumen simplista, el proceso de inferencia causal se puede mejorar mediante aplicaciones en diversos campos, como la estadística, la informática y el aprendizaje automático.
Inferencia causal en estadística
La estadística también incluye operaciones matemáticas para determinar la causalidad. En particular, la prueba t es una forma popular de determinar la probabilidad de que una diferencia observada se deba al azar. Por ejemplo, un estudio sobre el cáncer de pulmón podría separar a los participantes en un grupo de fumadores y un grupo de no fumadores, y luego contar cuántos miembros desarrollan cáncer de pulmón en cada grupo. Sin embargo, los no fumadores pueden contraer cáncer de pulmón de todos modos, lo cual es más un golpe de suerte que una indicación de causalidad. La estadística de la prueba t puede calcular la probabilidad de que el resultado de la prueba se vea influenciado por el azar. Si la probabilidad es lo suficientemente baja, los investigadores pueden concluir que el efecto del azar se minimiza y asumir que está en juego la causalidad estadística.
Inferencia causal en informática
Los informáticos utilizan código para calcular pruebas estadísticas, como la prueba t descrita anteriormente. Un modelo de ruido puede eliminar automáticamente «datos ruidosos», que son datos tan irrelevantes que bien podrían ser ruido. Cuando los participantes de la investigación envían información a través de encuestas o entrevistas, algunos de sus resultados se convertirán en datos ruidosos; pueden malinterpretar la pregunta o decir intencionalmente cosas engañosas como una broma. Esto puede parecer una tarea sencilla, pero cuando los investigadores trabajan con grandes conjuntos de datos, como el Programa de Desarrollo y Salud Infantil (IHDP), es necesaria la programación para automatizar tareas en miles de puntos de datos. El IHDP es un gran conjunto de datos que contiene 747 sujetos y 25 variables, y ha sido objeto de muchos artículos de investigación que exploran formas de utilizar códigos de datos para inferir la causalidad automáticamente.
Inferencia causal en el aprendizaje automático
En un nivel fundamental, el aprendizaje automático funciona buscando correlación en lugar de causalidad. Cuando un motor de búsqueda completa automáticamente una oración, en realidad no comprende la razón por la cual el usuario escribe esa oración; sólo sabe que la mayoría de las personas que escriben esa frase buscan resultados similares. Sin embargo, los investigadores y programadores han estado muy interesados en enseñar a los modelos de aprendizaje automático cómo pensar en términos de causalidad. Este es un tema candente en medio de una extensa investigación y desarrollo, y probablemente será un punto clave en el desarrollo de mejores sistemas de aprendizaje automático en el futuro cercano.
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Resumen de la lección
La inferencia causal es el proceso de determinar si una asociación observada refleja verdaderamente una relación de causa y efecto. Aunque los investigadores se esfuerzan por comprender el verdadero efecto causal de un fenómeno identificando la fuente correcta del efecto, sólo pueden generar conocimiento rechazando inferencias causales defectuosas, que son conclusiones incorrectas sobre causa y efecto. Al navegar por las inferencias causales, los investigadores deben recordar el dicho «la correlación no implica causalidad», que se refiere a la tendencia humana a sacar conclusiones precipitadas basadas en datos superficiales. Los investigadores pueden utilizar un diseño experimental de dos grupos para identificar efectos causales y ver si un cambio hipotético provoca una diferencia en los datos registrados entre cada grupo. Con suficientes datos, los estadísticos pueden utilizar una prueba t para determinar la causalidad estadística, eliminando la posibilidad de que la asociación observada haya sido causada por azar.
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