Correlación vs. Causalidad: Definiciones y ejemplos

La correlación y la causalidad son dos temas importantes relacionados con los datos y el análisis estadístico. Ambos describen la relación entre dos variables o ayudan a determinar si existe alguna relación. Si quiere descubrir la relación entre ciertas variables en su investigación, puede ser beneficioso aprender la definición de correlación y causalidad y cómo utilizar ambas. En este artículo, definimos correlación y causalidad, describimos las diferencias entre correlación y causalidad y ofrecemos algunos ejemplos de ambas.

¿Qué es la correlación?

La correlación es la fuerza de una relación entre dos variables. Es una medida estadística que los profesionales utilizan para determinar el efecto de una variable sobre otra, o le ayuda a determinar la falta de ella. Muchos sectores utilizan la correlación, como el marketing, el deporte, la ciencia y la medicina, por ejemplo.

Estos son los tres tipos principales de correlación:

Correlación positiva

Una correlación positiva es cuando las variables se mueven en la misma dirección en un gráfico, lo que significa que hay algún tipo de dependencia entre ambas. Por ejemplo, existe una correlación positiva entre la cantidad de tiempo que una persona dedica a hacer ejercicio y el número de calorías que quema. A medida que una persona aumenta su tiempo de ejercicio, el número de calorías que quema también aumenta.

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Correlación negativa

Una correlación negativa es cuando dos variables se mueven en direcciones opuestas en un gráfico, lo que significa una relación inversa. Un ejemplo de correlación negativa son los gastos de calefacción y las temperaturas. A medida que aumentan las temperaturas en el exterior, una persona necesita menos calor para su hogar, por lo que sus costes de calefacción disminuyen en los meses más cálidos.

Cero o ninguna correlación

La correlación cero o nula se produce cuando no existe una relación entre las variables. Por ejemplo, hay una correlación cero entre la cantidad de café que alguien bebe y su inteligencia. El hecho de que alguien aumente o disminuya su consumo de café no influye en su nivel de inteligencia, y cualquier aumento o disminución de la misma se debe a otro factor.

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¿Qué es la causalidad?

La causalidad se produce cuando una variable provoca un cambio en otra. Por ejemplo, el número de anuncios que hace una empresa influye directamente en el conocimiento de la marca por parte de los consumidores. Sin embargo, el número de empleados que tiene esa empresa no influye directamente en el conocimiento de la marca. Por tanto, existe una relación de causalidad entre los anuncios y el conocimiento de la marca, pero no entre el tamaño de la plantilla y el conocimiento de la marca.

Para determinar si una variable provoca el cambio de otra, es importante diseñar y realizar un experimento adecuado. Un experimento satisfactorio suele hacer un seguimiento de cada variable, excluyendo al mismo tiempo otras variables que podrían interferir. Para determinar si existe una relación de causalidad entre el número de anuncios que una empresa decide publicar y el reconocimiento de la marca, se podría encontrar la forma de mostrar anuncios sólo a un grupo específico de personas. A continuación, podría encuestar al grupo que vio sus anuncios y a un grupo que nunca vio sus anuncios y medir la diferencia entre ambos en cuanto al reconocimiento de la marca.

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Beneficios de conocer la diferencia entre correlación y causalidad

Mucha gente confunde correlación y causalidad. Si se ven dos variables que se mueven en la misma dirección, algunas personas que ven los datos podrían asumir que una variable causa directamente que la otra se mueva en esa dirección. Sin embargo, sólo porque haya una correlación entre dos variables, puede que no haya causalidad entre ambas. Conocer la diferencia ayuda a los profesionales a tomar mejores decisiones basadas en sus hallazgos.

Si se descubre la causalidad entre dos variables, se pueden hacer ajustes en una de ellas en función de cómo se quiera influir en la otra. Sin embargo, si sólo hay correlación y no causalidad, su ajuste podría tener un efecto escaso o nulo, con lo que posiblemente perdería su tiempo y otros recursos. Esto es especialmente importante cuando las empresas toman grandes decisiones basadas en determinados resultados. Por ejemplo, una empresa puede decidir reducir su plantilla eliminando un departamento que cree que es la causa de un descenso de la productividad basándose únicamente en los resultados de la correlación. En realidad, ese departamento podría no haber tenido ninguna relación con la disminución de la productividad de la empresa.

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Ejemplos de correlación vs. causalidad

A continuación, algunos ejemplos de correlación y causalidad que puede experimentar en el lugar de trabajo:

Ejemplo 1

Smart Decisions Marketing decide empezar a enviar un boletín informativo por correo electrónico todos los viernes. La empresa envía este boletín a clientes anteriores o actuales, e incluye consejos de marketing, actualizaciones de la empresa y sus últimas promociones de productos. Después de llevar a cabo esta campaña durante varias semanas, empiezan a ver un aumento en el número de clientes que vuelven. Ahora existe una correlación entre el número de boletines enviados y el número de clientes que regresan.

Sin embargo, esto no significa que haya necesariamente una causalidad entre los dos factores. Para determinar si los boletines de noticias son responsables del aumento, Smart Decisions Marketing querría considerar otros factores implicados. Después de tener en cuenta otras posibilidades, como otras campañas de marketing, cambios en los productos o aumentos de precios, determinan que el boletín es la razón principal del aumento de clientes que regresan, lo que implica una causalidad. Entonces deciden dedicar más recursos a su boletín, actualizándolo con frecuencia.

Ejemplo 2

Pinnacle Products ha lanzado recientemente un nuevo producto. Tras un comienzo inicialmente exitoso, las ventas han empezado a disminuir. Además, las ventas de sus otros productos también han empezado a disminuir al mismo tiempo. Después de graficar las cifras de ventas de sus diferentes productos, determinan que existe una correlación entre la disminución de las ventas de este nuevo producto y sus productos anteriores.

Antes de llegar a la conclusión de que el lanzamiento de su nuevo producto ha forzado una caída de las ventas de sus otros productos, Pinnacle Products decide explorar más a fondo. Al investigar más a fondo, descubren que su reciente rotación de personal de ventas es responsable de la disminución de las ventas. Determinan que existe una relación de causalidad entre el nuevo personal de ventas y el descenso de las ventas, pero no entre el lanzamiento del nuevo producto y el descenso. Al investigar más el asunto, Pinnacle Products no decidió abandonar su nuevo producto antes de tiempo.

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