¿Alguna vez has escuchado sobre estudios que muestran correlaciones sorprendentes y aparentemente inexplicables? Por ejemplo, que el consumo de helados se relaciona con un aumento en los casos de ahogamientos, o que la cantidad de piratas disminuye a medida que aumenta el número de graduados en ingeniería informática. Aunque estas afirmaciones pueden parecer absurdas, son ejemplos perfectos de lo que se conoce como correlaciones espurias.
¿Qué es una correlación espuria?
Una correlación espuria es una relación estadística entre dos variables que parece indicar una conexión causal, pero que en realidad se debe a la influencia de una tercera variable no considerada. En otras palabras, es una falsa relación que surge debido a una coincidencia o a un factor común que afecta a ambas variables.
Para entenderlo mejor, imaginemos el siguiente escenario:
- Variable A: Consumo de helado.
- Variable B: Número de ahogamientos.
- Variable C (oculta): Temperatura exterior.
A medida que aumenta la temperatura, también aumenta el consumo de helado y las personas tienden a nadar más, lo que a su vez incrementa el riesgo de ahogamientos. En este caso, la temperatura es la variable oculta que está causando la correlación entre el consumo de helado y los ahogamientos.
Ejemplos más modernos y sorprendentes
- Ventas de margarina y divorcios: Un estudio encontró una correlación positiva entre el consumo de margarina y las tasas de divorcio. Obviamente, la margarina no causa divorcios, sino que ambos fenómenos estaban aumentando en la misma época debido a cambios sociales y económicos.
- Número de letras en las palabras ganadoras del Spelling Bee y muertes por picaduras de araña: Esta correlación es especialmente curiosa y difícil de explicar. Sin embargo, lo más probable es que sea una mera coincidencia sin ninguna relación causal.
- Consumo de queso y número de personas que se ahogan en su propia bañera: Aunque parezca absurdo, este estudio encontró una correlación positiva entre estas dos variables. La explicación más plausible es que tanto el consumo de queso como las muertes por ahogamiento en la bañera están asociados con un mayor nivel de vida y una mayor edad de la población.
¿Por qué son importantes las correlaciones espurias?
- Toma de decisiones: Las correlaciones espurias pueden llevar a conclusiones erróneas y a tomar decisiones equivocadas basadas en datos incompletos.
- Investigación científica: Es fundamental identificar y controlar las correlaciones espurias en la investigación científica para garantizar la validez de los resultados.
- Comunicación de datos: Al presentar datos estadísticos, es crucial ser consciente de las posibles correlaciones espurias y comunicarlas de manera clara y transparente.
¿Cómo identificar una correlación espuria?
- Análisis de la lógica causal: ¿Tiene sentido que las dos variables estén relacionadas causalmente? A menudo, una correlación espuria carece de una explicación lógica.
- Consideración de variables ocultas: ¿Hay alguna otra variable que podría estar influyendo en ambas?
- Replicación del estudio: ¿Se obtienen los mismos resultados al repetir el estudio con diferentes datos o en diferentes contextos?
Las correlaciones espurias nos recuerdan que la estadística es una herramienta poderosa, pero que debe ser utilizada con cautela. Al interpretar los resultados de un análisis estadístico, es esencial considerar el contexto, buscar explicaciones alternativas y no asumir automáticamente que una correlación implica causalidad.