¿Qué es la causalidad inversa? Definición y ejemplos

La causalidad inversa es un proceso en el que el resultado precede a la causa. Esto contrasta con una relación de causalidad tradicional entre dos variables y puede describir fenómenos en diversas industrias. Aprender sobre la causalidad inversa puede ayudarle a evaluar la relación entre dos variables y a comprender mejor lo que está ocurriendo. En este artículo, definimos qué es la causalidad inversa, la comparamos con la simultaneidad, exploramos algunos campos que utilizan la causalidad inversa y ofrecemos algunos ejemplos.

¿Qué es la causalidad inversa?

La causalidad inversa, o causación inversa, es un proceso social en el que la causa se produce en un orden opuesto al esperado. En lugar de que X cause Y, como ocurre en la causalidad tradicional, Y causa X.

Por ejemplo, los investigadores pueden suponer que las personas con un índice de masa corporal (IMC) elevado tienen más probabilidades de estar deprimidas cuando, en realidad, descubren que la depresión conduce a un IMC elevado. En la causalidad inversa, el resultado precede a la causa, o la variable dependiente precede al regresor. Esto es contrario al flujo de la causalidad tradicional. Los profesionales pueden utilizar la causalidad inversa para explicar cuando consideran que una condición o evento es la causa de un fenómeno.

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Ejemplos de causalidad inversa

Estos son algunos ejemplos de causalidad inversa:

Ejemplo 1

El abuelo de Jenna ha sufrido recientemente un ataque al corazón. Cuando Jenna fue al médico para hacerse un chequeo, descubrió que podría tener un mayor riesgo de sufrir un infarto debido a sus antecedentes familiares. Jenna reduce su consumo de alimentos ricos en colesterol y grasas saturadas para ayudar a mantener un corazón sano. También empieza a incorporar ejercicios de cardio en su rutina diaria.

A pesar de las prácticas saludables de Jenna, sigue teniendo una mayor probabilidad de sufrir un ataque al corazón. Esto demuestra que su dieta y su ejercicio no influyen en el infarto, ya que éste es anterior a las causas.

Ejemplo 2

Lysette tiene curiosidad por saber si el tamaño de la clase influye en el aprendizaje de los alumnos. Lleva a cabo estudios de observación en varios colegios de su zona. Cuando visita un colegio cuyas clases tienen menos de 15 alumnos, se da cuenta de que los estudiantes tienden a tener más notas «A». Lysette observa que una escuela con más de 25 alumnos por clase tiende a tener menos notas «A» en comparación con las escuelas con clases más pequeñas.

Sin embargo, Lysette también se da cuenta de que las escuelas con clases más pequeñas tienen mejor reputación que las que tienen clases más grandes y suelen ser donde los padres inteligentes envían a sus hijos. Basándose en su estudio, Lysette puede concluir que los estudiantes más inteligentes asisten a escuelas con clases más pequeñas, en lugar de que las clases pequeñas provoquen que los estudiantes sean más inteligentes.

Ejemplo 3

Stephen predice que los estudiantes de derecho que beben entre dos y tres tazas de café al día son propensos a tener más ansiedad que los que beben cero o una taza de café al día. Realiza un experimento en el que estudia a los estudiantes de derecho y sus hábitos de consumo de café durante un mes. En este estudio, la variable X es el café y la variable Y es la ansiedad, ya que Stephen predice que el café conduce a la ansiedad.

Al finalizar su estudio, Stephen descubre que las variables se invierten en realidad. Descubre que los que tienen ansiedad son más propensos a beber más café como mecanismo de afrontamiento, en lugar de que el café sea el factor de riesgo de la ansiedad. Esto significa que la variable Y, la ansiedad, es anterior a la variable X, el café.

Causalidad inversa frente a simultaneidad

Aunque la causalidad inversa y la simultaneidad tienen definiciones similares, los dos términos no son lo mismo. En la causalidad inversa, sólo Y provoca un cambio de comportamiento. Sin embargo, la simultaneidad se da cuando las variables de ambos lados de la ecuación de un modelo se afectan mutuamente al mismo tiempo. Aquí, X causa un cambio en Y, e Y causa un cambio en X. En la simultaneidad, el flujo se mueve de derecha a izquierda (X a Y) y de izquierda a derecha (Y a X), a diferencia de la causalidad inversa, que se mueve de izquierda a derecha (Y a X). La simultaneidad se da en condiciones con variables determinadas conjuntamente.

El "Efecto Mateo" es un ejemplo común de simultaneidad. Se trata de la creencia de que los intelectos de alto estatus tienden a recibir más crédito por logros similares que los de menor estatus. El intelecto de alto estatus hace entonces que reciba más recompensas que los de menor estatus. Como resultado, el alto estatus se magnifica y continúa el ciclo de ventajas, llevando a más recompensas.

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¿Qué campos utilizan la causalidad inversa?

Algunos campos que utilizan la causalidad en sus trabajos son:

  • Psicología: En psicología, los profesionales pueden creer que ciertos comportamientos, como el consumo de drogas, causan problemas de salud mental, cuando, sin embargo, el consumo de drogas es el resultado de que la persona tenga un problema de salud mental.

  • Estadísticas: Los estadísticos utilizan la causalidad inversa para ayudarles a comprender los resultados que pueden ser la causa de un determinado suceso, midiendo la correlación lineal.

  • Economía: La causalidad inversa ayuda a los economistas a determinar la probabilidad de que una condición financiera, como una alta calificación crediticia, conduzca a una acción, como la responsabilidad, y pueda ser la inversa de la prevista.

  • Física: En física, los científicos utilizan la causalidad inversa para ver si el futuro puede afectar al presente de forma similar a como el presente afecta al futuro.

  • Epidemiología: Los epidemiólogos, o quienes estudian las enfermedades, pueden encontrarse con la causalidad inversa cuando descubren que una exposición causó el factor de riesgo, en lugar de que el factor de riesgo cause la exposición.

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¿Cómo puedes determinar si una relación entre dos variables es casual?

Para determinar si dos variables son causales, utilice los Criterios de Bradford Hill. Se trata de una lista de normas creadas por el estadístico Bradford Hill en 1965 para proporcionar pruebas de una relación casual. Saber si dos variables son casuales puede ayudarle a determinar si la relación puede ser de causalidad inversa. El Criterio de Bradford Hill incluye las siguientes características:

Fuerza

Determinar la magnitud del riesgo o la fuerza de la asociación entre el factor de riesgo y el resultado puede ayudarle a decidir si existe una relación casual. Las relaciones casuales tienen fuertes conexiones. Puede utilizar la fórmula del coeficiente de correlación, que es un método estadístico para medir la fuerza de una relación entre dos variables, para ver lo fuerte que es su asociación.

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Consistencia

Otro elemento de las relaciones casuales es la coherencia. Hay que ver si los mismos hallazgos se han producido en diferentes poblaciones, lo que demuestra que X causa Y. Si múltiples estudios realizados en diferentes momentos muestran los mismos hallazgos, es probable que esta relación sea de causalidad.

Especificidad

La causalidad se produce cuando se trata de una población muy específica en un sitio concreto o con una determinada enfermedad y no es probable ninguna otra explicación. Hay que buscar si existe una relación unívoca entre una exposición y un resultado. La disponibilidad de datos específicos de la causa es un signo de que la relación es casual, pero no siempre se da en todas las relaciones casuales.

Secuencia temporal

El orden de la secuencia puede ayudarte a averiguar si las dos variables son casuales. Si el efecto se produce antes que la causa, entonces puede concluir que se trata de una causalidad inversa. Para eliminar la posibilidad de que las variables sean una causalidad inversa, mire si la exposición precede al resultado.

Gradiente biológico

El gradiente biológico significa que una mayor exposición suele dar lugar a una mayor incidencia del efecto. Un ejemplo de ello es la relación dosis-respuesta. En este caso, durante una dosis se produce una respuesta real que se asocia con la aparición de la enfermedad.

Plausibilidad

Para ver si existe causalidad, comprueba si hay una explicación razonable entre la relación de las dos variables. Una relación casual es probable si un mecanismo biológico, como un modelo social, explica la asociación. Busque si hay una explicación biológica de por qué una causa está creando un efecto.

Coherencia

La coherencia, o la característica de ser consistente y lógica, es otro atributo a evaluar. Este atributo busca si hay una historia de causa y efecto. Si la relación coincide con el conocimiento actual de la historia natural o la biología de un resultado, entonces el efecto puede ser más probable. Sin embargo, como es posible que no se disponga de una gran cantidad de información sobre las variables, es posible que no haya mucho que comparar.

Experimento

Otra forma de determinar si una relación es causal es ver si hay alguna evidencia experimental consistente. Dado que se pueden controlar otras variables en un experimento, se puede ver si la relación entre las variables seleccionadas es realmente causal. Al eliminar la exposición, se puede alterar la frecuencia del resultado.

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9. Analogía

Las analogías, o similitudes, pueden ayudarle a ver si la asociación es similar a otras asociaciones. Observando otras relaciones causa-efecto, puedes ver si esta relación presenta características similares. Por ejemplo, si conoce los efectos de un medicamento concreto, puede anticipar la relación causa-efecto de un medicamento similar. Esto le permite suponer que si condiciones similares a las de la causa conducen a su resultado, entonces su causa puede dar lugar al mismo resultado.

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