La causalità inversa si verifica quando si ritiene che X causi Y, ma in realtà Y causa effettivamente X.
Questo è un errore comune che molte persone commettono quando guardano due fenomeni e assumono erroneamente che uno sia la causa mentre l’altro è l’effetto.
Esempio 1: Fumo &Depressione
Un errore comune di causalità inversa riguarda il fumo e la depressione.
In uno studio osservazionale, i ricercatori possono osservare che le persone che fumano di più tendono ad essere più depresse. Pertanto, possono ingenuamente supporre che il fumo causi depressione.
Tuttavia, è possibile che i ricercatori lo stiano facendo all’indietro e in realtà la depressione fa sì che le persone fumino perché la considerano un modo per alleviare le loro emozioni negative e soffiare via un po ‘ di flusso.
Esempio 2: Reddito& Felicità
Un altro errore comune di causalità inversa riguarda il reddito annuale e i livelli di felicità segnalati.
In uno studio osservazionale, i ricercatori possono osservare che le persone che guadagnano redditi annuali più elevati possono anche riferire di essere più felici nella vita. Pertanto, possono semplicemente supporre che un reddito più elevato porti a più felicità.
Tuttavia, in realtà può essere vero che le persone che sono naturalmente più felici tendono ad essere lavoratori migliori e quindi guadagnano redditi più alti. Così, i ricercatori possono effettivamente ottenere il rapporto all ” indietro. Un reddito più elevato potrebbe non causare più felicità. Più felicità potrebbe essere la causa di un reddito più elevato.
Esempio 3: Uso di droghe & Benessere mentale
Un altro esempio di causalità inversa riguarda l’uso di droghe e il benessere mentale.
In uno studio osservazionale, i ricercatori possono osservare che le persone che fanno uso di droghe possono anche avere livelli più bassi di benessere mentale riportato. I ricercatori possono quindi ingenuamente supporre che l’uso di droghe causi un minore benessere mentale.
In realtà, può darsi che le persone che hanno naturalmente livelli di benessere più bassi abbiano maggiori probabilità di usare droghe, il che significa che la vera relazione tra uso di droghe e benessere mentale è invertita.
Giudicare la causalità
Un modo per valutare la causalità tra i fenomeni è quello di utilizzare i criteri di Bradford Hill, un insieme di nove criteri proposti dallo statistico inglese Sir Austin Bradford Hill nel 1965 che sono progettati per fornire la prova di una relazione causale tra due variabili.
I nove criteri sono i seguenti:
1. Forza: maggiore è l’associazione tra due variabili, più è probabile che sia causale.
2. Coerenza: Risultati coerenti osservati da diversi ricercatori in luoghi diversi e con campioni diversi aumentano le probabilità che un’associazione sia causale.
3. Specificità: la causalità è probabile se c’è una popolazione molto specifica in un sito specifico e una malattia senza altra spiegazione probabile.
4. Temporalità: L’effetto deve verificarsi dopo la causa.
5. Gradiente biologico: una maggiore esposizione dovrebbe generalmente portare a una maggiore incidenza dell’effetto.
6. Plausibilità: un meccanismo plausibile tra causa ed effetto è utile.
7. Coerenza: la coerenza tra i risultati epidemiologici e di laboratorio aumenta la probabilità di un effetto.
8. Esperimento: la prova sperimentale aumenta le probabilità che una relazione sia causale poiché altre variabili possono essere controllate durante gli esperimenti.
9. Analogia: L’uso di analogie o somiglianze tra l’associazione osservata e qualsiasi altra associazione può aumentare le probabilità che una relazione causale sia presente.
Utilizzando questi nove criteri, è possibile aumentare le possibilità di identificare correttamente una relazione causa-effetto tra due variabili.