Correlación no implica causalidad

Una de las cuestiones que más dificultades plantea en la analítica digital, es la interpretación correcta de los datos. Entender qué es lo que está pasando y sobre todo, qué razón está provocando determinadas variaciones, no es nada fácil.

Ya hemos planteado por aquí, que el escenario más habitual es el de la duda, por lo que a la hora de hacer las interpretaciones, cuantos más elementos estadísticos apoyen nuestra lectura, mejor.

El hecho de disponer de muchos datos, puede ser contraproducente, porque permite hacer interpretaciones tan correctas como disparatadas, si buscamos el ángulo concreto que lo permita. Así que, no hay que perder de vista el sentido común.

Es importante recordar que correlación no implica necesariamente causalidad, aquí un magnífico ejemplo:

Y es complicado, porque nuestro cerebro funciona por medio de proyecciones, y dependiendo de las condiciones que se den, somos capaces de hacer una interpretación basada solo en dos elementos.

Como en el vídeo, concluyendo que si el gato toca la pantalla sobre el piloto, éste se cae al suelo. El razonamiento es correcto y a la vez disparatado. Por lo que podemos deducir que si los datos indican que se está produciendo una locura, seguramente lo sea.

No lo sabemos, así que en cualquier caso siempre hay que verificar, tomar en cuenta más elementos e introducir el factor temporal, repitiendo las muestras de los datos hasta entender que están más consolidados.

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