Correlación vs. Causalidad

¿La correlación implica causalidad?

Correlación significa que dos variables están fuertemente relacionadas entre sí (en otras palabras, que hay una asociación estadística entre ambas). Si suben o bajan juntas, se trata de una correlación positiva. Si una sube cuando la otra baja, se trata de una correlación negativa.

Pero esto no quiere decir que una cause la otra. Es decir, la correlación no necesariamente implica causalidad.

Dos variables (A y B) pueden estar correlacionadas:

• Por simple azar (primer cuadro del esquema). Por ejemplo, el consumo de margarina en el estado de Maine, EEUU, ha aumentado al mismo ritmo que el número de divorcios. Pero esto no implica que comer margarina provoque divorcios.
• Porque ambas dependen de otra variable (segundo cuadro del esquema). Por ejemplo, las variables «consumo de helados» y «número de personas ahogadas en el mar» están correlacionadas porque ambas suben en el verano, debido al calor.
• Porque una es causa de la otra (tercer cuadro del esquema). En este caso, además de correlación hay causalidad. Por ejemplo, comer algo descompuesto y enfermar del estómago.

Podemos hablar de causalidad entre dos variables solo cuando podemos demostrar que una causa un cambio en la otra. Establecer una causalidad en biología no es fácil, ya que hay muchas variables en juego. Se necesitan experimentos controlados, o bien analizar muchos datos de mucha gente a lo largo del tiempo.