Correlación no es causalidad — Datos, 11–13 años

Cuando dos medidas cambian juntas, están correlacionadas. Ese patrón puede ser útil, pero por sí solo no demuestra que una medida cause la otra.

Dos cosas que cambian juntas

Correlación significa que dos cantidades muestran un patrón conjunto: cuando una sube, la otra suele subir o bajar. La causalidad es más fuerte: cambiar una ayuda a producir un cambio en la otra. Puede haber correlación sin esa causa.

Por qué importa la diferencia

Un patrón puede tentarnos a contar una historia sencilla de causa y efecto. Pero un tercer factor puede influir en ambos, o la dirección puede ser la contraria. Separar correlación y causalidad evita convertir una pista interesante en una afirmación sin pruebas.

Helados y quemaduras solares

Una ciudad registra más ventas de helados y más casos de quemaduras solares en julio que en enero. Las dos cifras suben juntas, así que están correlacionadas. Los helados no causan quemaduras: el tiempo caluroso y soleado favorece ambas cosas.

Juntas no significa que una cause la otra

El error tentador es decir: «A ocurrió cuando B aumentó, así que A causó B». Parece convincente porque usamos causas y efectos a diario. Los datos pueden mostrar una relación, pero demostrar una causa suele exigir comparaciones cuidadosas o un experimento controlado.

Leer las afirmaciones con cuidado

Puedes ver anuncios o noticias que afirman que un producto causa mejor sueño, notas más altas o mejor salud porque sus usuarios muestran ambas cosas. Pregunta qué más podría explicar el patrón y si hubo una comparación justa. Así evitas conclusiones demasiado seguras.

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