Correlação significa causalidade?

Essa semana estive na disciplina Spatial Analysis ministrada pela MarieJosée Fortin. Reparei a tendencia em que a alguns duvidas eram sobre como os coeficientes espaciais “roubavam” a explicação das outras variáveis. O momento era de regressões com fatores aleatórios que capturavam o ruido criado pela autocorrelação espacial.

Correlação não significa causalidade! Vamos imaginar que você esta interessado em saber se o motoristas de caminhão são geralmente acima do peso. Logo você realiza sua coleta e quer quantificar essa relação por uma regressão. Você um resultado maravilhoso com inclinação do modelo diferente de zero e conclui que dirigir caminhões deixa as pessoas acima do peso.

Você esta errado mas não fique triste muita gente erra como você. O excesso de peso é causado por N fatores que você pode ter ignorado e estão influenciando o peso dos motoristas. O fato é que a maioria acima do peso possui uma predisposição inata e combinada com falta de exercícios e alimentação não balanceada causa o aumento do peso.

Quando você fez a regressão imagino um mundo perfeito onde A -> B (A causa B), mas o mundo não é perfeito e A&C -> B (A e C causam B) é bem possível. Se você não é capaz de controlar todos os fatores que afetam seu experimento é incorreto afirmar causa em uma correlação. É por isso que experimentos controlados em laboratório são tão valorizados, isolamento de fatores permite inferir causa. Existe um cenário ainda pior e possível tanto A como C são influenciados por um outro fator Z que causa o aumento de B. Neste caso você pode estar simplesmente trabalhando com um uma variável que serve de via de acesso (proxy).

Isso não invalida suas regressões, apenas muda suas conclusões. Correlações são mais fáceis de serem executas e dão grande poder preditivo dado que os fatores se repitam. Então para os ecólogos de plantão: sim, a abundancia de suas plantas pode ser correlacionada apenas com uma variável que tenta capturar o espaço em vez da qualidade do solo.

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