En mi Artículo anterior, Inicié el club de lectura “Lea conmigo” para explorar “El libro del por qué” de Judea Pearl. Me gustaría agradecer a todos los que han mostrado interés y inscrito para unirse al club. Tengo la esperanza de que podamos embarcarnos en un viaje para profundizar nuestra comprensión de la causalidad leyendo y compartiendo ideas juntos. Después de dos semanas, como prometí, les comparto algunos puntos clave que extraje de los dos primeros capítulos.
En estos dos capítulos, Judea comienza explicando la Escalera de la Causalidad y revisa el desarrollo histórico de la teoría causal. Profundizaremos más en los tres peldaños.
Allá por 1800, desde Galton hasta Pearson, mientras buscaban comprender cómo los humanos heredan rasgos genéticos, descubrieron que la correlación era suficiente en un sentido científico. Después de todo, «Los datos son todo lo que hay en la ciencia.» Para ellos, la causalidad es meramente un caso especial de correlación que nunca podrá probarse. Por otro lado, la correlación es lo suficientemente poderosa como para explicar por qué los hijos de padres más altos son más altos que el promedio de la población. Los modelos de pronóstico basados en correlación hacen predicciones mediante identificar las variables más predictivas para el objetivo de interés, aunque en muchos casos puede no tener sentido. Por ejemplo, existe una fuerte correlación entre el ingreso per cápita de una nación consumo de chocolate y su numero de Ganadores del Premio Nobel. Aparentemente, comer más chocolate no le daría mayores posibilidades de ganar el Premio Nobel, y es más probable que la riqueza de un país sea el factor de confusión. Podemos encontrar muchos ejemplos como este que no brindan información significativa y científica. Cuando se le presentaron estos hallazgos, Pearson los descartó como simples «espurio” correlaciones.
Además de la correlación «espuria», también es común encontrar correlación encontrada en la población invertida en subgrupos. Por ejemplo, cuando se mide la correlación entre la longitud y la anchura del cráneo, la correlación es insignificante cuando se mide por separado en grupos de hombres y mujeres. Sin embargo lo és…
