Correlación no implica causalidad

En tiempos donde las redes sociales y los noticieros lanzan cifras como si fueran balas, conviene recordar una verdad básica: la correlación no implica causalidad. Que dos fenómenos ocurran juntos no significa que uno cause al otro.

Un ejemplo clásico es el de los helados y los ahogamientos. En verano ambos aumentan: la gente compra más helados y también se registran más accidentes en el agua. ¿Significa que comer helado provoca ahogarse? No. La causa real es el calor: hace que la gente compre helados y, al mismo tiempo, salga a nadar.

Otro caso curioso es el de las cigüeñas y los nacimientos en zonas rurales de Europa. Durante mucho tiempo se observó que donde había más cigüeñas, también nacían más bebés. La superstición parecía confirmada, pero la explicación era más sencilla: en el campo había espacio para cigüeñas y también familias más numerosas.

Así funciona con muchos datos que se usan en política o en la vida cotidiana. Por ejemplo, se dice que “las ciudades con más policías son más violentas”. La correlación está ahí, pero el sentido causal no es que los policías generen delitos, sino que las zonas con más crímenes atraen más policías.

Los datos, sin análisis serio, pueden convertirse en trampas. Hoy cualquiera saca un gráfico y lo presenta como verdad absoluta. Pero la correlación puede ser solo un espejismo, una coincidencia estadística. La causalidad, en cambio, exige ir más profundo: investigar variables ocultas, mirar contextos, hacer preguntas incómodas.

En un mundo saturado de números, la lección es clara: desconfiemos de las conclusiones fáciles. La realidad casi nunca se reduce a una línea recta entre causa y efecto.

Y si de veras la correlación implicara causalidad, entonces podríamos concluir que el aumento de los teléfonos inteligentes ha causado el aumento de la estupidez humana. Y aunque parezca tentador creerlo… la cosa es un poco más complicada.