Causalidad inversa: definición y ejemplos

La causalidad inversa ocurre cuando cree que X causa Y, pero en realidad Y realmente causa X.

Este es un error común que muchas personas cometen cuando miran dos fenómenos y asumen erróneamente que uno es la causa mientras que el otro es el efecto.

Ejemplo 1: tabaquismo y depresión

Un error común de causalidad inversa implica el tabaquismo y la depresión.

En un estudio observacional, los investigadores pueden observar que las personas que fuman más tienden a estar más deprimidas. Por lo tanto, pueden asumir ingenuamente que fumar causa depresión.

Sin embargo, es posible que los investigadores estén entendiendo esto al revés y, en realidad, la depresión hace que las personas fumen porque lo ven como una forma de aliviar sus emociones negativas y desahogarse.

Ejemplo 2: Ingresos y felicidad

Otro error común de causalidad inversa involucra los ingresos anuales y los niveles de felicidad informados.

En un estudio observacional, los investigadores pueden observar que las personas que obtienen ingresos anuales más altos también pueden informar que son más felices en general en la vida. Por lo tanto, pueden simplemente asumir que un ingreso más alto conduce a una mayor felicidad.

Sin embargo, en realidad puede ser cierto que las personas que son naturalmente más felices tienden a ser mejores trabajadores y, por lo tanto, obtienen ingresos más altos. Por lo tanto, es posible que los investigadores realicen una relación al revés. Es posible que los ingresos más altos no provoquen más felicidad. Más felicidad podría ser la causa de mayores ingresos.

Ejemplo 3: uso de drogas y bienestar mental

Otro ejemplo de causalidad inversa involucra el uso de drogas y el bienestar mental.

En un estudio observacional, los investigadores pueden observar que las personas que consumen drogas también pueden tener niveles más bajos de bienestar mental informado. Los investigadores pueden entonces asumir ingenuamente que el consumo de drogas provoca un menor bienestar mental.

En realidad, puede ser que las personas que naturalmente tienen niveles más bajos de bienestar tengan más probabilidades de consumir drogas, lo que significa que la verdadera relación entre el consumo de drogas y el bienestar mental se invierte.

Juzgar la causalidad

Una forma de evaluar la causalidad entre fenómenos es utilizar los Criterios de Bradford Hill , un conjunto de nueve criterios propuestos por el estadístico inglés Sir Austin Bradford Hill en 1965 que están diseñados para proporcionar evidencia de una relación causal entre dos variables.

Los nueve criterios son los siguientes:

1. Fuerza: Cuanto mayor sea la asociación entre dos variables, más probable es que sea causal.

2. Coherencia: los hallazgos consistentes observados por diferentes investigadores en diferentes lugares y con diferentes muestras aumentan las posibilidades de que una asociación sea causal.

3. Especificidad: La causalidad es probable si hay una población muy específica en un sitio y enfermedad específicos sin otra explicación probable.

4. Temporalidad: el efecto tiene que ocurrir después de la causa.

5. Gradiente biológico: una mayor exposición generalmente debería conducir a una mayor incidencia del efecto.

6. Plausibilidad: es útil un mecanismo plausible entre causa y efecto.

7. Coherencia: la coherencia entre los hallazgos epidemiológicos y de laboratorio aumenta la probabilidad de un efecto.

8. Experimento: La evidencia experimental aumenta las posibilidades de que una relación sea causal, ya que se pueden controlar otras variables durante los experimentos.

9. Analogía: el uso de analogías o similitudes entre la asociación observada y cualquier otra asociación puede aumentar las posibilidades de que exista una relación causal.

Al utilizar estos nueve criterios, puede aumentar las posibilidades de que pueda identificar correctamente una relación de causa y efecto entre dos variables.

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