Correlação e causalidade na análise de dados: como lidar?

Não é porque duas variáveis caminham juntas que uma é resultado da outra. Você tem o costume de confundir correlação com causalidade?

Embora esses termos sejam frequentemente usados como sinônimos, eles realmente se referem a dois conceitos muito diferentes. E se você confundi-los durante o processo de análise de dados da sua empresa, correrá o risco de tomar decisões incorretas em suas estratégias.

Que tal saber mais sobre isso? Neste artigo, vamos falar sobre a distinção entre correlação e causalidade, além de explicar por que é crucial entender a diferença.

Qual é a diferença entre correlação e causalidade?

Correlação refere-se a uma relação estatística entre duas variáveis, onde o valor de uma está associado ao valor da outra. Essa associação pode ser positiva, o que significa que, conforme uma variável aumenta, a outra também aumenta; ou negativa, o que significa que, à medida que o valor de uma variável aumenta, o valor da outra diminui.

Já causalidade refere-se à relação entre um evento (a causa) e um segundo evento (o efeito). Nesse caso, o segundo evento é resultado do primeiro. Em outras palavras, a causalidade é a ideia de que um evento faz com que outro evento aconteça como consequência.

Dessa forma, é importante observar que a correlação não implica necessariamente a causalidade. Simplesmente porque duas variáveis estão correlacionadas não significa necessariamente que uma variável está causando a outra.

Afinal, pode haver outros fatores que estão fazendo com que as duas variáveis mudem. Para determinar a causalidade, é necessário realizar um experimento em que a causa é manipulada e o efeito é observado.

Qual o perigo de confundir esses dois conceitos?

Confundir correlação e causalidade pode levar a conclusões incorretas sobre o relacionamento entre duas variáveis. Isso pode ser altamente prejudicial para quem tenta buscar nos dados as respostas para solucionar algum problema.

Por exemplo, imagine que um pesquisador da área de Saúde está estudando a relação entre a quantidade de fast food que as pessoas comem e o ganho de peso delas. Ao coletar dados de muitas de pessoas, é possível descobrir que há uma forte correlação entre as duas variáveis. Ou seja, as pessoas que comem mais fast food tendem a pesar mais.

À primeira vista, pode parecer que essa correlação sugere que comer mais fast food causa ganho de peso. No entanto, é importante considerar a possibilidade de que outros fatores podem estar influenciando o peso a mudar.

Por exemplo, pessoas mais sedentárias tendem a comer mais fast food e ter um peso mais alto. Nesse caso, a correlação entre a ingestão de fast food e o peso seria devido à influência desse terceiro fator.

Se uma conclusão incorreta for amplamente aceita e acionada, poderá levar a esforços equivocados para resolver o problema percebido. Dessa forma, é importante estar ciente da distinção entre correlação e causalidade e ter cuidado para não confundir os dois ao interpretar dados ou tomar decisões.

Como lidar com correlação e causalidade na análise de dados?

Tendo em mente as diferenças entre correlação e causalidade e os riscos de confundir esses dois conceitos em sua análise de dados, é preciso tomar alguns cuidados ao realizar esse processo em sua empresa. Senão, você pode extrair conclusões incorretas capazes de levar a decisões igualmente erradas em suas estratégias.

A seguir, veja quais são os passos corretos a tomar para evitar confusões entre correlação e causalidade na análise de dados da sua empresa.

Identifique as variáveis relevantes

O primeiro passo para lidar com a correlação e a causalidade é identificar as variáveis que você tem interesse em analisar. Essas são as métricas que você irá considerar em seu estudo.

Por exemplo, se você estiver estudando a relação entre o consumo de fast food e o peso, as variáveis seriam a taxa de consumo e o peso das pessoas.

Colete dados dessas variáveis

Depois de identificar as variáveis que você tem interesse em analisar, a próxima etapa é coletar dados sobre elas.

Isso pode envolver a realização de pesquisas, o uso de ferramentas de captação de dados, realizar experimentos, entre outros. É importante garantir que os dados sejam coletados de maneira confiável e válida, pois isso afetará a precisão de suas conclusões.

Realize testes estatísticos

Após a coleta dos dados, a próxima etapa é usar testes estatísticos para determinar se há uma correlação significativa entre as variáveis. Se os testes estatísticos indicarem que existe uma correlação significativa entre elas, significa que os valores estão relacionados de alguma forma.

No entanto, é importante observar que a correlação não implica necessariamente a causalidade, pois pode haver outros fatores que estão causando a mudança de ambas as variáveis.

Considere demais fatores

Ao interpretar os resultados de uma análise estatística, é importante considerar se poderia haver outros fatores que possam estar causando a mudança de ambas as variáveis. Esses fatores podem afetar a relação entre as variáveis e dificultar a determinação de se existe uma relação causal.

Por exemplo, se você estiver estudando a relação entre o consumo de fast food e peso, outros fatores podem estar influenciando essas duas variáveis, como níveis de exercício ou genética.

Conduza experimentos para testar essa relação

Se você suspeitar que pode haver uma relação causal entre as variáveis, o próximo passo é projetar e conduzir um experimento para testar esse vínculo. Em um experimento, a causa é manipulada e o efeito é observado.

Isso permite que você determine com mais precisão se existe uma relação causal entre as variáveis.

Analise os resultados do experimento

Após a realização do experimento, o próximo passo é analisar os resultados para determinar se existe uma relação causal entre as variáveis.

Isso pode envolver o uso de testes estatísticos para determinar se o efeito observado é estatisticamente significativo.

Tome cuidado ao tirar conclusões muito amplas

É importante ter cuidado ao tirar conclusões muito amplas dos resultados de sua análise. Afinal, é possível que existam outros fatores que influenciem a relação entre as variáveis, e é importante considerá-los ao interpretar os resultados.

Além disso, os resultados de um único estudo não devem ser tomados como prova definitiva de uma relação causal. Em vez disso, eles devem ser considerados no contexto de outras evidências disponíveis sobre o tópico.

Entender a distinção entre correlação e causalidade é fundamental para a análise de dados. Só porque duas variáveis estão correlacionadas não significa necessariamente que uma está causando a outra. Então, na próxima vez que encontrar uma correlação em seus dados, aproveite as informações deste artigo para se certificar de que existe uma relação causal ou não.

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Até mais!

Josadaque Girão