Entender a diferença entre correlação e causalidade é fundamental na análise de dados, pois esses conceitos, embora relacionados, não são sinônimos. Confundir correlação com causalidade pode levar a interpretações incorretas e decisões inadequadas.
Correlação
A correlação refere-se a uma relação estatística entre duas variáveis (análise bidimensional), indicando que mudanças em uma estão associadas a mudanças na outra. As correlações podem ser positivas/negativas, onde ambas as variáveis aumentam ou diminuem juntas, onde uma variável aumenta enquanto a outra diminui. No entanto, a correlação não implica que uma variável cause a outra necessariamente.
Causalidade
Causalidade, implica uma relação de causa e efeito, onde uma mudança em uma variável resulta diretamente em uma mudança em outra. Para estabelecer causalidade, é necessário realizar experimentos controlados que eliminem outras variáveis que possam interferir na relação observada, quando não analisamos
Por que é importante saber a diferença entre elas?
Distinguir correlação de causalidade é crucial para evitar conclusões precipitadas. Um erro comum é assumir que, se duas variáveis estão correlacionadas, uma deve causar a outra. Essa conclusão precipitada é conhecida como “correlação espúria.”
A seguir, apresentamos alguns exemplos de correlação espúria, onde há uma correlação entre as variáveis, mas não necessariamente uma causa a outra.
- Acesso a internet entre os cidadãos americanos se correlaciona com o uso de energia solar em Honduras
- Precipitação em São Francisco se correlaciona com o número de operadores de impressoras em Rhode Island
Conclusões:
Se 2 variáveis estão correlacionadas , pode ou não haver causalidade;
Se houver correlação e não houver causalidade entre essas 2 variáveis, possivelmente há uma 3ª variável que não foi observada;
Busque fortes evidências para assumir a causalidade;
Top comments (0)