Correlación y causalidad 

El estadístico y biólogo británico Ronald A. Fisher (1890-1962) fue uno de los padres de la Biomatemática, campo en el que supo aplicar la matemática para describir los fenómenos de la la Biología evolutiva y para entender la dinámica de poblaciones. La denominada Ecuación de Fisher, en honor suyo (no confundir con la ecuación de Irving Fisher en Economía), también conocida como Ecuación de Fisher-Kolmogorov, es uno de sus más importantes legados en el estudio de la dinámica de poblaciones; Fisher también utilizó modelos matemáticos para integrar las Leyes de Mendel con las teorías de selección biológica de Darwin.

En Estadística son muchos los conceptos introducidos por Fisher y es numerosa la terminología usada actualmente que fue propuesta por él. Términos como varianza, estimación, inferencia y naturalmente áreas como Teoría de la información y también Genética de Poblaciones fueros usados por Fisher por primera vez.

Después de esta breve introducción sobre Fisher podemos imaginar lo que significó para él tomar parte activa en una polémica que tuvo lugar en Inglaterra, a mediados del siglo pasado, sobre tabaco y cáncer. 

Fisher era un fumador habitual, especialmente de pipa, y los estudios que se comenzaron a hacer sobre las causas del cáncer de pulmón concluían que había una correlación muy estrecha entre fumar y padecer cáncer de pulmón. Pero Fischer, fumador y defensor de su pipa, reaccionó generando una importante polémica que derivó en el perfeccionamiento de las conclusiones que se toman con base en estudios estadísticos. Para Fisher, y así lo dijo en voz alta, correlación no siempre implica causalidad y decidió tomar partido a favor del tabaco, combatiendo las conclusiones de los estudios técnicos que se estaban presentando. 

Aun cuando hoy en día se acepta que una de las principales causas del cáncer de pulmón es el tabaco, gracias a la postura contraria de Fisher, los estadísticos han estudiado a profundidad la diferencia entre correlación y causalidad, tema que me parece de gran importancia actual, cuando hay algunos periodistas que asumen y concluyen frecuentemente de manera errónea, confundiendo una cosa con la otra. Y para cerrar la referencia a Fisher quiero contarles que falleció en 1962 de cáncer, pero no de pulmón, sino de colon.

La correlación es la relación entre dos variables. Sin embargo, aunque las dos variables se muevan conjuntamente no significa que una variable sea la causa de la otra; es decir, si dos sucesos o fenómenos están relacionados entre sí no significa que uno sea la causa del otro. Por eso “la correlación no implica causalidad”. 

Los gallos cantan antes del amanecer, pero sus cantos no son la causa de la salida del sol.

Naturalmente una correlación fuerte puede ser el resultado del azar y podría confundirse con causalidad, también puede haber un patrón en los datos por el que las variables tiendan a moverse conjuntamente; y es posible encontrar una correlación fiable y estadísticamente significativa entre dos variables que en realidad no tienen ninguna relación causal. 

Es frecuente el error de asignar la causa de un suceso a una variable que, aunque sí está relacionada, es en realidad causada por una tercera, que influye en las dos primeras. Por ejemplo, se afirma que el consumo de helados causa ahogamiento y se puede demostrar que, en efecto, el aumento en el consumo de helados está directamente relacionado con el aumento en el número de ahogamientos. Y no faltan los padres de familia que prohíben a sus hijos pequeños comer helado para prevenir y evitar que se ahoguen. Pero aquí hay una tercera variable que influye en las dos: el calor. Es fácil aceptar que el calor alienta a las personas para que vayan a playas y piscinas y a que consuman más helados. Por lo tanto, es la tercera variable la que está influenciando las dos variables iniciales.

Frecuentemente nos quejamos porque acabando de lavar el carro empieza a llover, pero lavar el carro no es la causa de la lluvia; de lo contrario el alcalde de Bogotá nos pediría que lavemos el carro cerca de los embalses como medida para evitar el racionamiento de agua en la ciudad. 

Un curioso estudio publicado en 2012 en la presitigiosa revista New England Journal of Medicine, por el cardiólogo de origen suizo Franz H. Messerli, concluye que hay una relación entre el consumo de chocolate de un país y el número de ganadores del Premio Nobel per cápita. Messerli revisó los datos de todos los ganadores de Premios Nobel hasta 2011 y del consumo de chocolate en diferentes países con lo que logró hacer la siguiente afirmación: «Se pudo observar una correlación significativa entre el consumo de chocolate por persona en cada nación y el número de premiados con el Nobel por cada diez millones de personas en un total de 23 países». 

Aun cuando el autor afirma que estos resultados no implican una relación de causalidad entre el chocolate y los Nobel, dice que sí demuestra que ambas variables tienen relación o que están influidas por un mismo mecanismo. Además, asegura: «Ya que está probado que el consumo de chocolate mejora las funciones cognitivas, parece probable que su ingestión provea de un terreno fértil para el surgimiento de individuos que puedan llegar a ser Nobeles».

Así que, según Messerli, tendríamos que estimular el consumo de chocolate en Colombia para aumentar la probabilidad de obtener este preciado galardón. Y de este estudio se podría concluir también que hay una correlación y causalidad entre chocolate e inteligencia: el chocolate es bueno para el desarrollo de la inteligencia.

Diariamente estamos recibiendo información en todos los campos con variables correlacionadas, especialmente en el campo de la salud. Se pueden observar muchas asociaciones presentadas como de causa – efecto: café – ausencia de sueño; algunas de las más frecuentes en nuestro medio están encaminadas a advertir sobre causas de enfermedades, tales como: alimentos ultraprocesados y cáncer.

Los científicos tienen, por lo general, un gran sentido del humor y una buena muestra de ese humor científico es el que transmite la premiación que cada año se otorga a quienes se hacen merecedores a los llamados “Premios Ig Nobel” (también llamados anti-Nobel), creados por el estadounidense Marc Abrahams. Se trata de una parodia inteligente de los Premios Nobel para reconocer satíricamente investigaciones reales, llevadas a cabo por auténticos científicos, pero con aplicaciones ridículas, inútiles, inusuales, improbables, absurdas, descabelladas o jocosas, pero honrando lo imaginativo y estimulando el interés por la ciencia y la tecnología. Según su eslogan, se galardona con ellos a las personas que “primero hacen reír a la gente y luego la hacen pensar”. Su nombre tiene origen en el juego con la palabra innoble (en inglés “ignoble”).

Los galardones son otorgados anualmente desde 1991 en la Universidad de Harvard y es precisamente la confusión entre correlación y causalidad una de las más destacadas y frecuentes en estos trabajos premiados. Por ejemplo, el Premio Ig Nobel de Paz en 2010 fue otorgado a Richard Stephens, John Atkins y Andrew Kingston del Reino Unido, por haber determinado no solo la correlación, sino también la causalidad entre las groserías y el dolor: usar lenguaje soez alivia el dolor, fue la conclusión. 

No estoy seguro del alivio, es decir de la causalidad, pero creo que la correlación sí existe. ¿Quién se priva de decir una grosería ante un fuerte machucón, por ejemplo?

@MantillaIgnacio