Por: Simple Solutions
Cada año por esta época abundan las noticias sobre el debate del aumento del salario mínimo en el país. Los empleadores suelen abogar por un aumento moderado, argumentando que un incremento sustancial genera inflación. El incremento en el salario mínimo aumenta los costos para muchas empresas, quienes tendrán que incrementar los precios para compensar los costos adicionales. Por otro lado, los trabajadores argumentan que un aumento en el salario mínimo no necesariamente provoca inflación, puesto que las empresas podrían adaptarse a la mayor demanda sin necesidad de aumentar precios, a través de una mayor productividad.
Este debate me recordó una anécdota ficticia que circula en internet acerca de una peculiar queja dirigida a una empresa automotriz. Un hombre afirmaba que su automóvil era alérgico al helado de vainilla, ya que cada vez que compraba este helado, el vehículo se negaba a arrancar. La empresa, desconcertada, envió a un ingeniero para investigar y descubrió que la compra de helado de vainilla tomaba menos tiempo que los demás sabores, porque este helado estaba ubicado cerca de la entrada para agilizar el servicio. Este menor tiempo impedía que el motor del automóvil se enfriara adecuadamente, lo que resultaba en problemas para arrancar.
Esta historia ilustra bastante bien los peligros de asumir una relación de causalidad basada únicamente en la correlación. El simple hecho de que comprar helado de vainilla se correlacione con dificultades para arrancar el automóvil no significa que una cosa cause la otra. Un ejemplo clásico de lo anterior es la relación entre el canto del gallo y la salida del sol. Aunque estén fuertemente correlacionados, el gallo no provoca la salida del sol.
No respetar la máxima de “la correlación no implica causalidad” es la explicación de por qué unas investigaciones médicas afirman que el café es bueno y otras afirman lo contrario, por qué Michael Jordan usó su pantaloneta Carolina del Norte debajo de su uniforme de la NBA durante toda su carrera, o por qué Sergio Goycochea, arquero de Argentina, solía orinar en la cancha de fútbol, antes de las definiciones del punto penal.
Es fácil reconocer que las necesidades fisiológicas de Goychea o la pantaloneta sucia de Jordan no son directamente responsables de sus hazañas deportivas, pero es igual de fácil olvidarlo pues constantemente somos bombardeados con conclusiones de estudios llamativos que encuentran correlaciones curiosas. Hay estudios que muestran que hay una alta relación entre la cantidad de dinero que posee una persona y qué tanto sexo tiene, entre el desarrollo económico de un país y el tamaño del pene, y entre el consumo per cápita de queso y el número de personas que murieron enredadas en sus sábanas.
Las consecuencias de confundir la causalidad con la correlación abundan, pues muchas decisiones importantes se fundamentan en interpretaciones subjetivas de análisis estadísticos. Por ejemplo, una campaña publicitaria digital podría correlacionarse con un aumento en las ventas, causando que la compañía la escale e invierta millones de dólares en ella sin ningún resultado, porque el incremento en ventas en realidad fue causado por otra cosa. Otro ejemplo puede ser una empresa cuyos empleados trabajan desde su hogar, y que decide regresar a la presencialidad, porque notó una desmejora en el nivel de satisfacción de los empleados, sin considerar que la desmotivación puede estar siendo causada por algo distinto.
Aunque es fácil confundir correlación con causación, hay algunas cosas simples que puedes tener en cuenta para para evitar este error:
- No asumas automáticamente que una cosa causa la otra: Solo porque dos cosas sucedan al mismo tiempo o estén relacionadas, no significa que una sea la causa de la otra. No descartes que puede ser una simple coincidencia.
- Busca evidencia adicional: Si encuentras una correlación entre dos cosas, trata de buscar más información para respaldar la idea de que una causa la otra.
- Considera otras explicaciones posibles: Piensa en otras razones por las cuales dos cosas podrían estar relacionadas.
La causalidad no siempre es blanca o negra y es difícil tener la certeza absoluta debido a la complejidad de los escenarios del mundo real. No obstante, las empresas se ven tentadas a basar decisiones cruciales en correlaciones superficiales sin comprender completamente las relaciones subyacentes, lo cual puede terminar en estrategias defectuosas y resultados desfavorables. Thomas Sowell lo dijo mejor cuando mencionó que “una de las primeras cosas que se enseñan en estadística es que la correlación no es causalidad, pero también es una de las primeras cosas que se olvidan”.
