O que é correlação e causalidade?

Entre todos os equívocos das questões estatísticas, o mais problemático é o abuso dos conceitos de correlação e causalidade. Correlação significa que duas variáveis numéricas - X e Y, por exemplo - possuem algum tipo de relação linear.

Por exemplo, o número de vezes que os grilos crilam por segundo está relacionado à temperatura; quando está frio, eles crilam com menos frequência e quando está calor, eles crilam mais vezes (de fato, isso acontece!).

Outro exemplo de correlação tem a ver com a alocação de policiais. Em países desenvolvidos, o número de crimes (per capita) tem sido sempre relacionado ao número de policiais em uma dada área. Quando mais policiais patrulham uma área, a criminalidade tende a ser mais baixa e, quando menos policiais estão presentes, a criminalidade tende a ser mais alta.

Entretanto, aparentemente, eventos sem relação alguma mostram-se correlacionados. Um desses exemplos é o consumo de sorvete (casquinha por pessoa) e o número de assassinatos em certas áreas. Agora, talvez um efetivo maior de policiais detenha a criminalidade, mas será que se as pessoas diminuírem seu consumo de sorvete, a criminalidade será detida? Qual a diferença? A diferença é que com a correlação, se pode descobrir a existência de uma ligação ou relação entre duas variáveis, x e y. Com a causalidade, alguém aparece e diz: “uma mudança em x irá causar uma mudança em y”. Muitas vezes na pesquisa, na mídia ou no consumo público de estatística, isso é feito quando não deveria. Mas quando isso pode ser feito? Quando um experimento muito bem planejado é executado, eliminando quaisquer outros fatores que poderia estar relacionado com os resultados.

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Um abraço!

Prof MSc Uanderson Rebula