Correlação não é causalidade — Dados, 11–13 anos
Quando duas medições mudam em conjunto, estão correlacionadas. Esse padrão pode ser útil, mas, por si só, não prova que uma medição cause a outra.
Duas coisas que mudam juntas
Correlação significa que duas quantidades apresentam um padrão em conjunto: quando uma aumenta, a outra tende a aumentar ou diminuir. Causalidade é mais forte: significa que mudar uma ajuda a produzir uma mudança na outra. Pode haver correlação sem essa causa.
Por que a distinção importa
Um padrão pode levar-nos a contar uma história simples de causa e efeito. Mas um terceiro factor pode afectar ambas as coisas, ou a direcção pode ser a inversa. Separar correlação de causalidade impede que transformemos uma pista interessante numa afirmação sem provas.
Gelados e queimaduras solares
Uma cidade regista mais vendas de gelados e mais casos de queimaduras solares em Julho do que em Janeiro. Os dois números aumentam juntos, por isso estão correlacionados. Os gelados não causam queimaduras: o tempo quente e soalheiro incentiva ambas as coisas.
Juntas não significa que uma cause a outra
O erro tentador é dizer: «A aconteceu quando B aumentou, logo A causou B.» Parece convincente porque usamos raciocínios de causa e efeito todos os dias. Os dados podem mostrar uma relação, mas provar uma causa costuma exigir comparações cuidadosas ou uma experiência controlada.
Ler afirmações com atenção
Podes ver anúncios ou notícias que afirmam que um produto causa melhor sono, notas mais altas ou melhor saúde porque os seus utilizadores mostram ambas as coisas. Pergunta o que mais poderia explicar o padrão e se houve uma comparação justa. Isso protege-te de conclusões demasiado confiantes.
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