Muy frecuentemente establecemos correlaciones (matemáticas o puramente conceptuales) que nos ayudan a explicar el funcionamiento de las cosas. Así, por ejemplo, todo el mundo considera evidente que la nieve y el frío están de alguna forma asociados, que comer dulces y estar gordo guarda cierta relación,… Hasta ahí todo correcto.
Sin embargo muchas veces queremos llegar más allá y desarrollar una teoría de causalidad a partir de una mera correlación. Ya no es solo afirmar que la nieve y el frío están relacionados, sino que el frío causa la nieve. Y eso es falso.
Lo cierto es que una correlación solo demuestra que dos variables están relacionadas, pero puede ser que una sea la causa de la otra, que la otra lo sea de la una, o que ambas se relacionen a través de una tercera. Plantear una relación de causalidad a partir de una mera correlación sería una falacia. Sin embargo multitud de estudios y llamativos titulares de prensa utilizan dicho argumento falaz.
En Latín, se dice que «cum hoc ergo propter hoc» para indicar que efectivamente una correlación no implica una causalidad. Una variante muy curiosa de esta falacia resulta identificar que cierta consecuencia se deriva de una causa, cuando la realidad es que la causalidad existe justo en sentido contrario. Por ejemplo las compañías tabaqueras trataron infructuosamente de argumentar que el cáncer provocaba que la gente fumara para evitar los dolores, cuando en realidad ocurre exactamente lo contrario: fumar aumenta las probabilidades de desarrollar la enfermedad.
Existe numerosa literatura al respecto. Un estudio muy curioso es el del genial Steven Levitt (autor de “Freakonomics”), que muestra cómo la caída del índice de criminalidad en Estados Unidos en los años 90 no estuvo causada por una mayor presión policial, sino por ¡¡¡ La legalización del aborto unos años antes !!!. El crimen descendió simplemente porque había disminuido el número de potenciales criminales (no habían nacido).
Puedes encontrar muchas más interpretaciones «torticeras» de pretendidas causalidades a partir de correlaciones absurdas en esta gráfica de Vali Chandrasekaran en Bloomberg:
En el mundo del Marketing caemos constantemente en esta falacia. ¿El aumento llamativo de ventas fue fruto del ingente esfuerzo en publicidad? ¿El éxito de aquel producto fue fruto de nuestra pericia o simplemente se debió a que ese segmento de mercado estaba en expansión?
Así que ten cuidado la próxima vez que busques causalidad en una correlación, no sea que acabes como aquel borracho que afirmaba que la Coca Cola causaba embriaguez, porque no importaba si la mezclaba con whisky, ron ó cualquier otra “bebida espirituosa”, siempre le acarreaba una terrible borrachera
😉
marketingstorming 
Muy interesante Alberto. La cuestión seria saber en marketing y negocios los errores mas frecuentes que se suelen cometer.
Muchas gracias Jose Antonio. En efecto tenemos pendiente algún post sobre errores clásicos. ¿Se te ocurre alguno que te apetezca que analicemos? Muchas veces se deben a sesgos cognitivos que nos arrastran a malas decisiones. Tocamos lateralmente el asunto en este post: https://marketingstorming.com/2013/09/22/el-sesgo-del-superviviente/
Gracias, Alberto. Ya lo había leído. Muy interesante.
No se si es aplicable, pero si el embudo no te funciona, centrarte en los que convierten en vez de en los que no. Eso puede dar lugar a sesgo y conclusiones extrañas. Entiendo, habría que centrarse en los que no funcionan, pues puede estar indicando que esta llegando un segmento de clientes para los que tienes que ofrecer otro embudo. Si te centras en mejorar para los que funciona, estarás acentuando la exclusión de los otros segmentos.
Otro ejemplo que se me ocurre. Centrarse en lo que estas vendiendo y no en lo que no vende. Donde esta el problema? Tienes que intentar mejorar lo que ya vendes, o analizar lo que no estas vendiendo y por que?
Supongo que se puede producir en cualquier área. Por ejemplo en el roí de rrss. Pensar que a mas likes mas ventas, cuando puede haberse debido a cualquier otra causa externa, como una campaña o una aparición en medios.
En SEO, también se produce mucho. Se analizan determinados parámetros y su relación con estar en los top 10. A partir de ahi la gente trabaja esos parámetros entendiendo que hay una causa efecto.
Contenido duplicado, ratio enlaces follow/no follow, etc.
Una reflexión a extender de la idea del post:
– si no existe correlacion, puedes estar seguro que no hay relación.
– si existe correlacion, puede que haya relación, ya sea causa-efecto, os dos efectos con una misma causa en común, o directamente casualidad.
Ejemplos:
– causa efecto: aumento del virus de la gripe -) mas gripes.
– causa dos efectos: el invierno y la gripe correlacionan bien. Son efectos de una causa común: aumento del virus de la gripe.
– casualidad: cualquiera de los ejemplos de la imagen de tu posts. Todos correlacionan fenomenalmente bien, pero son todo casualidades.
Estaría encantado de leerte los errores mas típicos en negocios e internet 🙂
Magníficos ejemplos Jose Antonio. Recojo el guante para preparar un post que profundice en el asunto.
Saludos
En realidad no tanto, aqui se me fue la mano.
– causa dos efectos: el invierno y la gripe correlacionan bien. Son efectos de una causa común: aumento del virus de la gripe.
El invierno no es a causa de la gripe, jeje.
Incorporo curioso post de Flowingdata:
http://flowingdata.com/2014/05/12/random-things-that-correlate/
Un programa desarrollado por Tyler Vigen busca «correlaciones» entre series de datos aparentemente inconexos. Por ejemplo la tasa de divorcios en el estado de Maine y el consumo per cápita de margarina en EEUU. Una simpática prueba más de que correlación no implica causalidad.
Incorporo un artículo simpático en Euribor.com sobre la diferencia entre causalidad y correlación:
http://www.euribor.com.es/2014/07/17/casualidades-ccausalidades/
Fantástico ejemplo el de la correlación entre comer chocolate y tener un mayor número de premios Nobel en un país.
😉
Interesante artículo en El Mundo sobre cómo la «Ley de los Grandes Números» nos hace inferir correlación en fenómenos absolutamente aleatorios:
http://www.elmundo.es/papel/todologia/2016/12/22/585abad746163f46578b459d.html