La causalidad inversa ocurre cuando cree que X causa Y, pero en realidad Y realmente causa X.
Este es un error común que muchas personas cometen cuando observan dos fenómenos y asumen erróneamente que uno es la causa mientras que el otro es el efecto.
Ejemplo 1: Tabaquismo & Depresión
Un error común de causalidad inversa implica fumar y depresión.
En un estudio observacional, los investigadores pueden observar que las personas que fuman más tienden a estar más deprimidas. Por lo tanto, pueden asumir ingenuamente que fumar causa depresión.
Sin embargo, es posible que los investigadores estén haciendo esto al revés y, en realidad, la depresión hace que las personas fumen porque lo ven como una forma de aliviar sus emociones negativas y soplar un poco de corriente.
Ejemplo 2: Ingresos & Felicidad
Otro error común de causalidad inversa implica ingresos anuales y niveles de felicidad reportados.
En un estudio observacional, los investigadores pueden observar que las personas que ganan ingresos anuales más altos también pueden informar ser más felices en general en la vida. Por lo tanto, simplemente pueden asumir que un ingreso más alto conduce a más felicidad.
Sin embargo, en realidad puede ser cierto que las personas que son naturalmente más felices tienden a ser mejores trabajadores y, por lo tanto, a obtener ingresos más altos. Por lo tanto, los investigadores en realidad pueden obtener la relación hacia atrás. Un ingreso más alto podría no causar más felicidad. Más felicidad podría ser la causa de mayores ingresos.
Ejemplo 3: Consumo de drogas & Bienestar mental
Otro ejemplo de causalidad inversa involucra el consumo de drogas y el bienestar mental.
En un estudio observacional, los investigadores pueden observar que las personas que usan drogas también pueden tener niveles más bajos de bienestar mental reportado. Los investigadores pueden suponer ingenuamente que el consumo de drogas causa un menor bienestar mental.
En realidad, puede ser que las personas que naturalmente tienen niveles más bajos de bienestar tengan más probabilidades de consumir drogas, lo que significa que la verdadera relación entre el consumo de drogas y el bienestar mental se invierte.
Juzgar la causalidad
Una forma de evaluar la causalidad entre fenómenos es usar los Criterios de Bradford Hill, un conjunto de nueve criterios propuestos por el estadístico inglés Sir Austin Bradford Hill en 1965 que están diseñados para proporcionar evidencia de una relación causal entre dos variables.
Los nueve criterios son los siguientes:
1. Fuerza: Cuanto mayor es la asociación entre dos variables, más probable es que sea causal.
2. Coherencia: Los hallazgos consistentes observados por diferentes investigadores en diferentes lugares y con diferentes muestras aumentan las probabilidades de que una asociación sea causal.
3. Especificidad: La causalidad es probable si hay una población muy específica en un sitio y enfermedad específicos sin otra explicación probable.
4. Temporalidad: El efecto tiene que ocurrir después de la causa.
5. Gradiente biológico: Una mayor exposición debería conducir generalmente a una mayor incidencia del efecto.
6. Plausibilidad: Un mecanismo plausible entre causa y efecto es útil.
7. Coherencia: La coherencia entre los hallazgos epidemiológicos y de laboratorio aumenta la probabilidad de un efecto.
8. Experimento: La evidencia experimental aumenta las posibilidades de que una relación sea causal, ya que se pueden controlar otras variables durante los experimentos.
9. Analogía: El uso de analogías o similitudes entre la asociación observada y cualquier otra asociación puede aumentar las posibilidades de que exista una relación causal.
Mediante el uso de estos nueve criterios, puede aumentar las posibilidades de que pueda identificar correctamente una relación de causa y efecto entre dos variables.