Correlación y causalidad
El origen del vino tinto es muy temprano. Es difícil determinar dónde estaba originalmente. No hablemos del origen. El auge del vino tinto se produce principalmente en los países europeos. Debido a que el costo de elaboración del vino tinto es relativamente alto, incluidas las materias primas y los procesos de almacenamiento, originalmente era exclusivo de los aristócratas y los ricos europeos. Mencionaban el vino todos los días o con frecuencia como símbolo de estatus. Incluso ahora, aunque el vino tinto es relativamente común, todavía no está disponible en los hogares de la gente corriente.
Entonces alguien realizó una encuesta y descubrió que las personas que beben vino tinto regularmente con moderación son más saludables y viven más que aquellas que no beben vino tinto. Esta conclusión estadística se basa en hechos y no es errónea, pero ¿hemos descubierto el problema?
Sí, beber vino tinto parece tener una fuerte correlación con la salud y la longevidad, pero no es una relación causal. Un factor más relevante que beber vino tinto es que los nobles y los ricos tienen dinero, tienen mejores condiciones médicas y prestan más atención al ejercicio, por lo que están más sanos y viven más tiempo. Ésta es una relación causal más probable. En este sentido, beber vino tinto sólo puede considerarse una correlación débil o incluso irrelevante. Prefiero creer que beber alcohol no es bueno para mi salud.
No puedo determinar fácilmente la relación causal entre las cosas. No estoy seguro de que el vino tinto sea bueno para la salud y la longevidad. Ahora sólo puedo decir, basándome en la situación anterior, que la correlación es demasiado débil. Si un día en el futuro, después de una larga investigación realizada por científicos, algunas propiedades del vino tinto son realmente beneficiosas para la salud, entonces sólo se podrá decir que la correlación ha aumentado o está cerca de la causalidad.
¿Por qué deberíamos considerar directamente la correlación como causalidad? Quizás, por un lado, somos vagos y no estamos dispuestos a descubrir más relaciones. Al mismo tiempo, los datos que muestra esta relación son demasiado directos y claros, y es fácil juzgar mal.
Hay demasiados ejemplos de tratamiento directo de la correlación como causalidad. Por ejemplo, las personas que beben café habitualmente tienen más probabilidades de sufrir enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares, infartos repentinos, infarto de miocardio, etc. ¿No suena un poco aterrador? Todo se descubre a través de encuestas y estadísticas. Los datos no parecen mentir. Pero ¿cuál es la situación real? ¿A qué tipo de persona le gusta tomar café y lo bebe con frecuencia? Muchos de ellos son trabajadores administrativos urbanos, personas que a menudo trabajan horas extras y se quedan despiertas hasta tarde, y están bajo una gran presión laboral, por lo que parecen ser capaces de ver el problema. Estas personas son propensas a estas enfermedades, no por el café, sino por la alta presión de trabajar horas extras y quedarse despiertos hasta tarde.
Por otro ejemplo, según las estadísticas, los niños que aprenden a tocar piano desde pequeños tienen mejor rendimiento académico que los niños que no aprenden piano (no sé por qué mucha gente siempre hace estadísticas, tal vez para marketing, si quieren vender vino tinto, cuentan con los bebedores de vino). Esta estadística, por ejemplo, 1.000 niños que aprenden piano y 1.000 niños que no aprenden piano, es una encuesta aleatoria y los datos son muy convincentes. Luego, como padre, me emocioné mucho e inmediatamente vi el anuncio y el número de registro para la clase de formación de piano. ¿Qué hay de malo en este ejemplo? Muy sencillo. Al igual que en el ejemplo del vino tinto, la formación en piano es muy cara, requiere cientos de horas y cuesta mucho dinero. Las familias que pueden permitir que sus hijos asistan a clases de formación generalmente tienen mejores condiciones económicas, y los padres que pueden permitirse comprar un piano están incluso mejor. Los padres con buenas condiciones económicas familiares prestan más atención al aprendizaje de sus hijos. Compraron una casa en un distrito escolar y además de clases de piano, también tomaron clases de matemáticas e inglés, por lo que su rendimiento académico fue bueno y relativamente relevantes.
Incluso si el ejemplo anterior confunde correlación con causalidad, no es un gran problema. Lo peor que puedes hacer es gastar más dinero o beber menos café. ¿Existen ejemplos de impactos graves en la vida o la salud? Más comunes son algunos remedios caseros que pueden resultar eficaces para enfermedades específicas. Las personas suelen estar más dispuestas a creer en los casos que han visto o en lo que les cuentan las personas que les rodean, pero se vuelven supersticiosas porque han visto u oído un caso. El efecto curativo de un caso probablemente no sea sólo el uso de remedios caseros, sino también la hospitalización.
Al conocer la diferencia entre correlación y causalidad, podemos observar muchas cosas desde múltiples ángulos y definitivamente podemos evitar muchos errores y ver muchos métodos de marketing bajo la apariencia de correlación.