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Relación no es lo mismo que causalidad.

Un error que muchas veces se comerte  (puede ser de forma intencional)  con la información es confundir una correlación de variables con una causalidad directa entre ambas, durante un proceso de investigación casi siempre vamos a querer identificar el nivel de asociación de las variables y poderla cuantificar. Por ejemplo:
  1. El consumo de agua tiene una relación directa con la compra de vestidos de baño, pero ninguna es causalidad de la otra, dado que en época de verano el consumo de las dos variables aumenta.
  2. El precio de la energía eléctrica esta relacionado  con mi edad, pero mi longevidad no es producto del precio del componente eléctrico, aunque  están relacionadas matemáticamente.
  3. La aplicación de una vacuna contra el papiloma humano con la aparición de síntomas alérgicos, 6 meses después en una pequeña población del sur de Bolívar (Colombia), ante este ultimo ejemplo se deben de examinar todos las variables que rodea a la población para dar un veredicto sobre las posibles causas de los síntomas alérgicos.
  4. Al relacionar inteligencia y aptitud, da como resultado que los blancos son  mas inteligentes que los negros. postulado que es falso  ( ver articulo


En primer ejemplos se debe identificar si estamos ante la presencia de una o varias Confusoras:

Sin V. Confusora:
             Agua >>>> Ropa de Baño

Con V. Confusora:
            Temperatura >>> agua 
                               >>> Ropa de Baño


En este caso la variable confusora es  temperatura la cual es la posible causa que las personas consuman mas agua y compren ropa de baño. 

En el segundo ejemplo no existe variable confusora dado que ambas variables (edad y precio energía) están totalmente desligadas y no existe un eslabón que las pueda unir.

Ya por ultimo se debe tener en cuenta que las relaciones no siempre son  lineales ( crecimientos uniformes de ambas variables) se pueden dar de diferentes maneras (Logistica, exponencial etc..) y que los valores atípicos influyen significativamente en la relación de variables.

Ya teniendo claro esta parte de saber que relación no es lo mismo que causalidad  entonces para nuestro próximo ejemplo de riesgo crediticio nos podemos hacer las siguientes preguntas:

  • ¿ Existirán variables confusoras? ¿se pueden acceder a ellas?, ¿son fáciles de identificar?.
  • ¿ Existe causalidad o es mera relación entre variables?
    • ¿El riesgo crediticio crece con el ingreso?.
    • ¿Existen diferencias entre hombres y mujeres respecto al riesgo crediticio?.
    • ¿Si una persona que tiene gran cantidad de tarjetas y prestamos esto hace que mejore su riesgo crediticio?

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