19. Correlación no implica causalidad
Hola!! Bienvenido a la edición número 19 de la Newsletter!!
El día de hoy te hablaré de un tema conciso y sumamente importante: Correlación no implica causalidad.
En pocas palabras a lo que se refiere esta frase es que el hecho de que dos factores se relacionen entre sí NO significa que uno sea la causa del otro.
Vamos a ver un ejemplo para que quede un poquito más claro, observa la siguiente imagen:
Al observar la imagen podemos darnos cuenta que el gato se encuentra reposando sobre un tejado que está abollado y dañado, ¿el hecho de que el gato se encuentre justo ahí significa que él causo la abolladura y daño sobre el tejado? No necesariamente, no lo sabemos con precisión ya que hay información que nos falta para poder sacar una conclusión certera pero muy probablemente el tejado ya se encontraba en esas condiciones cuando el gato paso y reposo sobre él.
Por lo tanto, correlación (gato reposando sobre tejado dañado) no significa causalidad (no significa que el gato fue el causante del daño). Por lo tanto, si una persona pasa y al ver la escena piensa inmediatamente que el gato fue el que ocasionó que el tejado se dañara estaría sacando conclusiones precipitadas ya que no tiene la información completa para saberlo y correlación no implica causalidad.
Perooooo, tal vez ahorita te estás preguntando:
¿Esto que tiene que ver con nutrición?
Me alegra mucho que preguntarás por que tiene muchísimo que ver, todos los benditos días las personas sacan conclusiones precipitadas y erróneas de temas de salud, asegurando que por que dos factores se relacionan entre si significa que uno es directamente la causa del otro y ya vimos que las cosas no funcionan así y menos con algo tan complejo como el cuerpo humano. Muchos mitos vienen de un mal entendimiento de correlación-causalidad de ahí la importancia de ello.
Es muy importante comprender esto, ya que de lo contrario podemos confundir muchos datos y sacar conclusiones erróneas.
Por ejemplo hay un estudio que se realizó en Estados Unidos que encontraron una correlación entre el consumo de margarina y los divorcios, ¿esto significa que si aumenta el consumo de margarina esto ocasiona que las parejas se divorcien? Evidentemente no, se correlacionan ambos datos, pero no implica que uno sea la causa de otro.
Lamentablemente en el sector salud es muy común que pase eso, pensar o tener la creencia de que un solo factor va a provocar que se desencadene otro factor. Y el pensar de esa manera no lleva más que a un miedo irracional hacia los alimentos, o hacia los carbohidratos, o hacia las grasas o hacia cualquier cosa, ya que se piensa que algo en específico es el causante de otro factor.
Sin embargo, si tenemos un factor 1 el cual se relaciona con un factor 2, esto NO significa que el factor 1 es directamente el causante del factor 2. Ya que la gran mayoría de las veces el factor 1 tiene un factor 1.1 al cual le sigue un factor 1.2 y después le sigue en factor 1.3, 1.4, 1.5, 1,6….1.50 los cuales en conjunto son los causantes de un factor 2, el cual a su vez tiene un factor 2.1, 2.2, 2.3, 2.4……. 2.30 los cuales son el causante del factor 3.
Si no se comprende esto se llegan a conclusiones erróneas y a búsqueda de culpables como por ejemplo que un determinando alimento (supongamos refresco) es el causante de la obesidad y problemas actuales, no, no es así, es mucho más complejo que ello, es el incremento en el consumo de refresco + el estilo de vida sedentario + el incremento de alimentos hiperpalatables + composición corporal + un largo etcétera lo que contribuye al incremento de la obesidad.
Lo que quiero decir con todo esto es que, aunque haya correlación entre dos variables esto no significa que una es la causa de la otra, o tal vez sí, pero habría que demostrarlo, tendríamos que tener la información completa para asegurar que un factor es directamente la causa de otro factor.
Espero haberme explicado, de no haber sido así, por favor házmelo saber para buscar otras palabras, ya que lo considero un tema muy importante,
Gracias por leerme una vez más,
Gracias por estar aquí,
Nos vemos pronto,
Melissa