Causalidade e correlação

Por Stonner
20 de abril de 2020 às 11:06

Causalidade e correlação: nestes tempos de pandemia, eu, que já sou intenso usuário da Internet, cheguei ao limite. O dia todo, só acessando a Internet. De vez em quando, para variar, uma série… no dia 16 de abril, li um artigo interessante no UOL (leia aqui), sobre causalidade e correlação, que se aplica a qualquer análise gerencial em que busquemos identificar mútua influência entre duas variáveis.

Causalidade e correlação – COVID 19

O artigo começa mencionando algumas pretensas justificativas para que em alguns países o contágio e a mortalidade sejam mais elevados, como a Itália. Dentre muitas hipóteses apresentadas, há o fato de que na Itália muitos netos moram com os avós, ou ainda a geração millenial, que são adultos já empregados, estabelecidos, porém continuando a morar com seus pais. estes seriam fatores que justificariam a maior transmissão e letalidade do COVID 19 na Itália.

Entre estes fatores, há causalidade ou correlação?

Causalidade ou correlação – exemplo

Imaginemos que esteja circulando pela Internet uma notícia de que chá verde ajuda a emagrecer, corroborada inclusive por gráficos que ilustram que quanto mais dias as pessoas (o espaço amostral considerado) tomam chá verde mais estas pessoas emagrecem. Se o gráfico estiver no Excel, pode-se obter o coeficiente de correlação (R2), o qual provavelmente estará próximo de 1, significando que de fato há correlação entre as variáveis.

Porém, isto não significa que chá verde faça emagrecer. Por que não? Provavelmente, a pessoa que toma chá verde para emagrecer também deve estar cuidando de sua alimentação, evitando alimentos gordurosos e massas, talvez esteja praticando exercícios. Então, seu emagrecimento se deve à sua dieta alimentar e aos exercícios.

Para que se possa constatar uma causalidade, mais do que apenas uma correlação, deveriam ser feitos testes com dois grupos de pessoas, ambos praticando dieta e exercício, um grupo tomando chá verde, outro tomando um chá qualquer. Se o resultado do grupo que toma chá verde for melhor do que o resultado do grupo que não toma, aí sim, poderemos afirmar que há causalidade: tomar chá verde ajuda a emagrecer.

Quando se fala de testes, há também o cuidado de fazê-los com rigor estatístico: testes cegos, onde as pessoas não sabem se estão ou não tomando chá verde. Saber o que se está tomando leva a um viés pessoal. E há os testes duplo cegos, onde os testadores também não sabem quem toma e quem não toma chá verde. Porque os entrevistadores ou testadores TAMBÉM podem gerar um viés equivocado.

Causalidade ou correlação – outro exemplo

Minha esposa Meire sempre reclama quando estou dirigindo, de que eu acelero mais quando vejo um quebra-molas. Isto é verdade, mas não há causalidade. Há correlação. Ou seja, os quebra-molas são colocadas onde há uma tendência à velocidade excessiva. Não há sentido colocar quebra-molas em trechos onde, por outras condições, é necessário andar devagar.

Quanto à questão de eu acelerar quando próximo a um quebra-molas, é porque normalmente estes são muito mal sinalizados. Costumo dizer que o que diminui a velocidade dos carros é o AVISO do quebra-molas, e não o quebra-molas em si. Se houver um quebra-molas, e este estiver mal sinalizado, a consequência será um grande solavanco, e não uma redução de velocidade.

Em resumo, temos que tomar cuidado ao analisar variáveis correlacionadas, pois há uma tendência de enxergarmos uma causalidade, a qual nem sempre existe.

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