Correlação não é causalidade

Muito bem pessoal, aqui está outra dica que me foi ensinada ao escrever para o President's Daily Brief: correlação não é causalidade. Honestamente, não precisei de treinamento em PDB para isso... mas vejo tantas pessoas cometendo esse erro, o tempo todo. E eu também faço isso às vezes. É uma armadilha fácil de cair.

Então, aqui estão três técnicas retóricas frequentemente usadas ao cometer esse erro, ilustradas com exemplos relacionados ao meu cachorro. Em seguida, explicarei como prefiro expressar correlações potencialmente preocupantes quando não temos dados suficientes.

Além disso, se você ainda não viu, confira essas correlações espúrias de Tyler Vigen. E veja esta foto do meu cachorro. Então leia abaixo!

1. B aumentou quando A fez - A causou B!

Este é um clássico. Todos nós já vimos o gráfico com uma linha mostrando um aumento em uma coisa, digamos “adoção de cachorros”, ao mesmo tempo que um aumento em outra coisa, digamos “gastos com brinquedos para animais de estimação”.

• Sim, é possível que as pessoas tenham adotado mais cachorros, levando-os a comprar mais brinquedos para cães.
• Mas também é possível que as pessoas tenham adotado mais gatos, levando-os a comprar mais brinquedos para gatos, e as vendas de brinquedos para cães ficaram estáveis.
• Ou, talvez menos provável, talvez as pessoas tenham comprado mais brinquedos para animais primeiro. E então eles adotaram os filhotes para ter algo a ver com eles.

2. B aconteceu depois que A mudou - A causou B!

Aqui está outro clássico. Todos nós também vimos o gráfico onde uma tendência, digamos “compras de Chow Chows de canela” é plana, e então começa a subir depois de uma certa data. E marcado nessa data está algum evento importante, digamos “lançamento de Star Wars”.

• Claro, é possível, até provável, que as pessoas tenham comprado mais cachorros que se parecem com Wookies ou Ewoks depois de Star Wars? Claro!
• Mas também é possível que as pessoas tenham comprado mais desses cães de qualquer maneira. E começou a nomeá-los com nomes temáticos de Star Wars após o fato.

Este também é tão comum. Não é exatamente um argumento de correlação igual a causalidade, mas não gosto disso, então estou incluindo. Por exemplo, eu poderia dizer isso porque meu cachorro sempre late na campainha, portanto TODOS os cachorros latem na campainha.

• Ok sim é verdade, muitos cachorros latem na campainha.
• Mas alguns não. Nem sempre é verdade!

Sim, de fato, sei que às vezes a correlação é igual à causalidade, mas ainda não temos evidências concretas de causalidade. Tipo, fumar causa câncer.

Então, e se virmos A correlacionado com B, mas não pudermos provar que A causa B. Mas, é possivelmente muito ruim se A realmente está causando B? Como devemos expressar isso?

• Isso é totalmente ok! Diga "precisamos nos aprofundar mais no assunto". Ou “o risco de A estar causando B é tão alto que precisamos agir por precaução”.
• Apenas não diga “A está causando B” como uma declaração de fato. Dessa forma, você está expressando sua opinião, não fazendo uma declaração que não pode apoiar.