Muy buenas a todos. Hoy es sábado y os traemos de nuevo la imagen sabatina. Esta vez vamos a hablar de estadística, de una estadística muy curiosa
En esta imagen tenemos un gráfico que refleja la ''relación'' entre la temperatura media global con respecto al número de piratas que hay en el mundo. ¿Qué conclusión podríamos sacar? ¿Que a menor cantidad de piratas, mayor temperatura global media? Esta conclusión no es correcta.
Esta estadística es un ejemplo de la falacia cum hoc ergo propter hoc (del latín: con esto, por tanto a causa de esto). Dicha falacia consiste en dar una relación causal (causa-efecto) a dos o más eventos debido a que se ha observado una correlación estadística entre ellos. Esta falacia también se refuta con la expresión correlación no implica causalidad.
Cuando se produce una estadística en la que se pueda observar la falacia cum hoc ergo propter hoc, hay 4 posibilidades por las cuales se haya dado la correlación.
- A es la causa de B, o al revés, B es la causa de A.
- Hay un tercer factor que causa la correlación entre A y B.
- La correlación es una simple coincidencia.
- B es la causa de A, y a la vez, A es la causa de B.
Un estadístico reflexiona sobre la posibilidad de que las personas que gastan más dinero en ropa, viven más años. Decide hacer un estudio estadístico: el resultado es afirmativo, las personas que gastan más dinero en ropa viven más tiempo.
En este caso. ¿Gastar más dinero en ropa provoca una vida más larga? ¿Es esta relación casualidad, o hay una relación causal?
En este ocasión, se da el segundo caso mencionado anteriormente: Hay un tercer factor que causa la correlación entre A y B, este tercer factor es el dinero. La gente que gasta más dinero en ropa, es debido a que tiene más dinero. Si tienen más dinero, pueden comprar más comida y de mejor calidad, pueden pagarse cualquier tratamiento en caso de enfermedad y en general, al tener más dinero se pueden cuidar mejor. Al cuidarse mejor, viven más años.
Otra falacia similar a cum hoc ergo propter hoc es la falacia de dirección incorrecta, esta ocurre cuando la causa se toma como el efecto y el efecto es tomado como la causa en una relación causal entre dos eventos correlacionados. Esta se produce por ejemplo cuando en una relación se dice que A ocasiona B, cuando es B lo que ocasiona A.
Uno de los ejemplos más famosos de esta falacia se produjo cuando Richard Doll y Austin Bradford Hill descubrieron la relación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón en 1956. Hill y Doll descubrieron que el tabaco aumentaba el riesgo de cáncer de pulmón. Las tabaqueras respondieron sugiriendo que la estadística era incorrecta y era al revés: La gente que padecía cáncer empezaba a fumar para aliviar los dolores.
Para acabar os dejo esta página, Spurious Correlations, en la que se pueden ver diversas correlaciones curiosas como el presupuesto de EEUU en ciencia, espacio y tecnología con el número de suicidios por ahorcamiento, estrangulación y sofocación, el número de personas que mueren ahogadas al tirarse a una piscina con el número de películas en las que aparece Nicolas Cage o el consumo de queso per cápita con el número de personas que mueren estranguladas con sus sábanas.
Eso es todo. ¡Espero que os haya gustado y nos vemos en el siguiente post!
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