Correlación no prueba causalidad, pero…

En el ámbito educativo son algunas las personas que intentan demostrar que, lo que vemos de forma habitual los docentes en el aula, es mentira, por no estar sistematizado y sacando, como siempre, algunos de los ejemplos siguientes:

Fuente: Bloomberg

Como podéis comprobar, al igual que otro ejemplo también muy conocido de correlación entre el consumo de margarina y la tasa de divorcio en Maine, correlación no implica causalidad. Pero, vayamos con cuidado en esa negación porque, siendo más exactos, deberíamos decir que correlación no prueba causalidad.

Que la correlación no pruebe la causalidad no debe ser la excusa, ni para establecer causalidad interesada de ciertas correlaciones que no se aguantan, ni para negar que una correlación pueda explicar las causas de ciertas cosas. Y eso es algo muy importante en educación porque, a diferencia de las ciencias experimentales, en ciencias sociales, al ser más complejo el análisis de datos, cuando hay repetición de una correlación con sentido lógico, debería ser validada más profundamente.

Por ello a mí en este post me gustaría poneros los nueve criterios de Bradford que, todavía hoy, sigue siendo usado por muchos investigadores para validar la causalidad en ciertas correlaciones.

  • Tamaño del efecto: una relación pequeña no significa que no haya un efecto causal, aunque cuanto más grande sea la relación, más probable es que sea causal.
  • Reproducibilidad: los hallazgos coherentes observados por diferentes personas en diferentes lugares con diferentes muestras refuerzan la probabilidad de un efecto.
  • Especificidad: la causalidad es probable si hay una población muy específica en un lugar específico y una enfermedad sin ninguna otra explicación probable. Cuanto más específica sea la asociación entre un factor y un efecto, mayor será la probabilidad de una relación causal.
  • Temporalidad: el efecto tiene que producirse después de la causa (y si hay un retraso previsto entre la causa y el efecto previsto, entonces el efecto debe producirse después de ese retraso).
  • Relación dosis-respuesta: una mayor exposición debe conducir generalmente a una mayor incidencia del efecto. Sin embargo, en algunos casos, la mera presencia del factor puede desencadenar el efecto. En otros casos, se observa una proporción inversa: una mayor exposición conduce a una menor incidencia.
  • Plausibilidad: un mecanismo plausible entre causa y efecto es útil (pero Hill señaló que el conocimiento del mecanismo está limitado por los conocimientos actuales).
  • Coherencia: la coherencia entre los hallazgos epidemiológicos y de laboratorio aumenta la probabilidad de un efecto. Sin embargo, Hill señaló que “… la falta de esas pruebas [de laboratorio] no puede anular el efecto epidemiológico en las relaciones”.
  • Experimento: “ocasionalmente es posible apelar a las pruebas experimentales”.
  • Analogía: el uso de analogías o similitudes entre la relación observada y cualquier otra relación.
  • Reversibilidad, aunque solo algunos autores la consideran: si se elimina la causa, el efecto debe desaparecer también.

Por tanto, por ejemplo si quisiéramos saber si existe causalidad, por ejemplo, entre la jornada continua y la mejora en ciertas variables que afectan al alumnado (aprendizaje, disminución de los casos de bullying, mejora del ambiente en los centros educativos, aumento de horas de sueño del alumnado, mejor alimentación, etc.) deberíamos ver si cumplimos parte de los criterios anteriores. Criterios que, como he dicho en el ámbito social, es más complicado el diseño experimental pero que, a pesar de ello, debería ser factible.

Un detalle importante… si la correlación no les sirve a algunos para demostrar ciertas cosas, por favor que se ahorren usarla, de forma torticera, para justificar lo que a ellos les interese. Es que, vamos a ser sinceros, preferir usar las correlaciones de una encuesta de un tipo que trabaja en una Facultad de Pedagogía, que normalmente solo contestan sus afines en las redes sociales, antes que la observación directa de cientos -e incluso miles- de docentes en su día a día, es de traca. Pero bueno, algunos deben justificar su sueldo publicando panfletos en los que, curiosamente, aparecen referencias que dicen lo contrario de lo que ellos afirman que dicen. Y creo que algunos sabrán a quiénes me refiero.

Antes de que se me olvide, muchas gracias a Lucas Gortazar (@lucas_gortazar) por el intercambio de tuits de ayer que han servido de inspiración al post de hoy.

Bibliografia

Austin Bradford Hill. “The Environment and Disease: Association or Causation?” Proc R Soc Med 58 (5): 295–300. Published: May 1965

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Un comentario

  1. Molt interessant, Jordi. Però trobe que seria més interessant si concretares amb algun exemple concret (com el que deixes intuir al final de l’article). On es vegera què s’afirma, com s’afirma eixa causalitat i per què és incorrecte.
    Ajudaria a aterrar els conceptes!

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