¿Qué son correlación y causalidad?

Autor: | Última modificación: 19 de octubre de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Cuando empiezas en el mundo de la estadística y el análisis de datos, es probable que te topes con términos que puedes haber escuchado, pero no entendido del todo. Correlación y causalidad pueden ser de este tipo de conceptos y por eso, en este post, te vamos a explicar cuáles son sus diferencias. 

Correlación y causalidad

Estos dos términos suelen confundirse, ya que, a la hora de interpretar los datos, podemos pensar que ciertas acciones o tendencias vienen de algo, cuando a veces no es de esta forma. 

A continuación, te explicamos qué son correlación y causalidad y por qué son diferentes. 

Correlación

La correlación es una media estadística que se expresa de manera numérica, en donde se describe el tamaño y dirección de una relación entre una o más variables.  

Sin embargo, una correlación no siempre significa que el cambio de una variable es la causa del cambio de valores de otra variable. 

Causalidad

Por otro lado, la causalidad indica que un evento es el resultado directo de otro evento, lo que significa que hay una relación entre ambos. Esto es, básicamente, lo que todos conocemos como causa y efecto. 

Con la teoría suena fácil identificar las diferencias entre correlación y causalidad. Una acción o evento puede causar otro, por ejemplo, comer mucho azúcar, puede provocarte tener el hígado graso. Al mismo tiempo, puede estar correlacionado con algo, por ejemplo, el azúcar está correlacionado con la diabetes, pero no causa diabetes.  

¿Ya entiendes mejor la frase de correlación no significa causalidad?

Importancia de los conceptos

Los dos conceptos son importantes para cualquier tipo de análisis de dato, para poder identificar más a fondo si las variables investigadas están relacionadas entre sí. 

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Esta importancia puede ser un poco más notoria cuando hablamos de análisis científico. Sin embargo, en marketing digital saber si algo tiene una relación de correlación y causalidad puede ser una ventaja a la hora de identificar comportamientos entre los usuarios. 

Puede usarse para ver si algún anuncio está causando la compra de un producto o si alguna estrategia tiene algo que ver con algunos comportamientos que se estén presentando en nuestros usuarios. 

Cómo saber si es correlación o causalidad

Cuando hablamos de marketing, hay ciertas acciones que puedes tomar para saber si alguna de las acciones que estás implementando está teniendo un efecto o si, realmente, no está ayudando mucho.

Crear eventos

Una de las maneras de identificar la diferencia entre correlación y causalidad es replicar eventos con diferentes variables para ver su relación. Si has realizado una estrategia en un canal o has cambiado un elemento de página, puedes aislarlos y ponerlos contra tráfico. Así, si hay un aumento de tráfico, después de hacer varios experimentos podrías decir que lo que hayas hecho ah afectado directamente a esa variable. 

Verifica canales

Antes de sacar conclusiones de tus datos es muy importante hacer una evaluación de todos los canales que tienes a tu disposición para poder identificar exactamente qué puede estar causando algo. A veces puedes confundir correlación y causalidad y terminas arreglando algo que no estaba roto en un principio. 

Usa tus datos

Otro error que suele suceder es que, al querer una respuesta específica, solemos esperar que las estrategias que hagamos den las respuestas que queremos y, en el momento de sacar datos, a la mínima expresión de que estamos en lo cierto vamos a saltar y basar decisiones en suposiciones. 

Debes poder identificar cuál es la correlación y causalidad real y no solo ver lo que quieres ver para tomar decisiones, pues terminaras desaprovechando tus datos y llegando a conclusiones erróneas. 

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