Relación espuria


Relación espuria

Relación espuria

En estadística, una relación espuria (o, a veces, correlación espuria) es una relación matemática en la cual dos acontecimientos no tienen conexión lógica, aunque se puede implicar que la tienen debido a un tercer factor no considerado aún (llamado "factor de confusión" o "variable escondida"). La relación espuria da la impresión de la existencia de un vínculo apreciable entre dos grupos que es inválido cuando se examina objetivamente.

Ejemplo general

Un ejemplo de una relación espuria puede ser ilustrado examinando las ventas de helados de una ciudad. Éstas son más altas cuando la tasa de sofocamientos es mayor. Sostener que la venta de helados causa los sofocamientos sería implicar una relación espuria entre las dos. En realidad, una ola de calor puede haber causado ambas. La ola de calor es un ejemplo de variable escondida.

Estadística

El término se usa comúnmente en estadística y particularmente en técnicas de investigación experimental. La investigación experimental intenta comprender y predecir las relaciones causales (X → Y). Una correlación no-causal puede crearse de manera espuria por un antecedente que causa ambas (W → X & Y). Las variables que intervienen (X → W → Y), si no son detectadas, pueden hacer parecer que una causalidad indirecta es directa. Por esto, las correlaciones identificadas experimentalmente no representan relaciones causales a menos que las relaciones espurias sean descartadas.

En la práctica, se deben cumplir tres condiciones para poder concluir que X causa Y, directa o indirectamente:

  • X debe preceder a Y.
  • Y no debe ocurrir cuando X no ocurre.
  • Y debe ocurrir cada vez que X ocurra.

Las relaciones espurias a menudo pueden ser identificadas considerando que cualquiera de estas condiciones ha sido violada.

La condición final puede relajarse en el caso de la causalidad indirecta. Por ejemplo, considérese un duelo de pistolas. Dos hombres se enfrentan y disparan uno al otro. Si un hombre muere como resultado del disparo del otro hombre, podremos concluir correctamente que el otro hombre causó la muerte del primero. Sin embargo, si un médico salva la vida del hombre herido (violando así la tercera premisa), esto no socava la causalidad, sólo la causalidad "directa". El daño biológico (W) provocado por el disparo (X) causa la muerte (Y), pero no el disparo en sí, permitiendo la intervención médica.

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Wikimedia foundation. 2010.

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