Correlación y Causalidad

Al analizar datos, es muy importante conocer la relación real que existe entre las variables estudiadas.

 

Si tienes que tomar una decisión importante de Negocios, como definir tu Estrategia de Marketing, por ejemplo, no puedes fiarte de la primera relación que encuentres entre tus ventas y el tiempo que hace.

• Eso es más superstición que otra cosa.

 

Además, si lo piensas, todas las decisiones importantes te tomamos, están basadas en una relación entre eventos que han ocurrido en el pasado.

• Un Jefe despedirá a un empleado, porque ha encontrado una relación entre tener un empleado vago y la baja productividad.
• Una Novia cortará con su Novio si él siempre se va de fiesta con sus amigos, pues ella ha visto una relación inversa entre fidelidad y salir de fiesta hasta las 05.00 de la mañana con sus amigos.
• etc.

 

A lo largo de nuestras vidas, analizamos variables, establecemos relaciones entre ellas, y tomamos decisiones basándonos en ellas.

Cuanto más fuerte sea la relación, menores errores cometeremos al hacer asunciones.

¿Cómo podemos clasificar la Relación de nuestras Variables dependiendo de cómo de Fuertes sean?

 

Te proponemos una clasificación que hemos creado, que es muy útil para identificar fácilmente la relación entre 2 o más variables:

 

Como puedes apreciar, la relación más débil que puedes encontrar entre 2 o más variables, es:

• Una Correlación Inexplicable.

Ejemplo de Correlación

 

Imagina que has encontrado una correlación entre la estabilidad geopolítica internacional, y el consumo de Café.

• (Nos lo hemos inventado, por supuesto).

 

Nadie podría explicar exactamente el porqué, pero si demostrases la correlación, podrías anticiparte al Mercado del Café.

 

Sin embargo, no deberías asumir grandes riesgos, dado que no sabes el porqué real de esta correlación.

• Es posible que estés pasando algo importante por alto.

Por otra parte, la relación más fuerte que puedes encontrar entre 2 o más variables es:

• Una Causalidad demostrada entre ellas.

Ejemplo de Causalidad

 

Imagina que has descubierto un consumo más elevado de Café durante los periodos de Exámenes.

• En Navidad, y justo antes del Verano.

 

Tendrías una relación Causa-Efecto demostrable entre el  Consumo de Café y determinados Periodos del año.

En Medio, puedes encontrar las Correlaciones que puedes explicar.

• Aquellas que «tienen sentido».

 

Correlaciones que, suelen basarse en la lógica más que en datos sólidos (como sucede con la Causalidad).

Hemos estado hablando sobre Correlaciones y Causaciones pero… ¿Qué son, realmente?

 

¿Cuál es la diferencia entre Correlación y Causalidad?

Correlación: Indica que, siempre que una variable experiencia una alteración, la otra también se ve afectada de alguna manera.

• Aunque no estén directa o estrechamente relacionadas.
  • Cuanto más fuerte es la Correlación, más se verá afectada la 2ª variable.

 

Causalidad: Indica que siempre que una variable experiencia una alteración, esto afecta directamente a otra.

• Hay una relación estrecha y directa entre las variables.
  • Se puede predecir con seguridad cómo se verá afectada la 2ª variable.

Dado que esto puede ser un poco confuso, vamos a darte algunos ejemplos.

• Clasificaremos la relación entre diferentes variables en ellos.

 

Ya verás como te queda mucho más claro.

Como este Tema puede ser un poco aburrido, hemos intentado darte ejemplos graciosos.

• Usando el Google Trends.

 

Imagina que trabajas en una Empresa de Helados.

• Y estás buscando una manera de Optimizar tus campañas de Marketing.

 

Por tanto, decides buscar diferentes Correlaciones o Causaciones entre el Consumo de Helado, y otros Factores.

• Para adelantarte al Mercado.

 

Después de varios intentos frustrados, encuentras una correlación fascinante:

• El Interés en Tiburones y Helados, parece estar relacionado, de alguna manera.

 

 

¿Qué es lo que está pasando?

Por supuesto, estas 2 variables están conectadas a través del factor Climático.

• Cuanto más caluroso es el tiempo, más gente se estará bañando en la playa, y más preocupados estarán por los tiburones.

 

Lógicamente, en verano, se consumen más Helados.

 

Aunque la relación entre estas 2 variables no parezca muy útil, puede ser explicada a la perfección, y su Correlación es muy fuerte (aunque inútil).

 

Además, para nuestro ejemplo, esta correlación no sería muy Útil, dado que el Interés en los Helados parece venir antes que el Interés en los Tiburones.

• Si fuese al contrario, sí que podrías adelantarte al Mercado.

 

 

Esto es una Correlación Explicable, dado que, aunque ambas variables/eventos no están directamente conectados, hay una relación demostrable y entendible entre ambas.

 

Era 2010, y me encontraba conduciendo por una Autopista.

• No podía creer que tantos coches estuviesen en el arcén, averiados.

 

¿Qué estaba pasando? ¿Cómo es que habían tantos coches averiados?

 

2010 fue un año muy duro para la Economía Global.

Muchas familias estaban en una situación financiera difícil.

• Y, uno de los primeros gastos que se cortan, es el mantenimiento del coche.

 

¿Por qué esto es Causalidad y no Correlación?

 

Porque cuanto peor esté la Economía Global, más averías de coches habrán.

• Una Variable, Causa la otra, directamente, aunque hayan varios pasos de por medio.

 

Una mala situación Económica, causa que más gente pierda su trabajo.

Esto causa que dejen de pagar gastos no vitales.

• Y dentro de estos, está el mantenimiento del coche.

 

Y esto, causa que los coches se averíen con más frecuencia.

 

 

Por tanto, esto es una relación de Causalidad, dado que una Variable altera directamente otra.

  Esta es una Correlación extraña, pero muy buena.

 

La Gente que Consume bebidas azucaradas, suele Consumir más Snacks (Patatas, Doritos…).

 

 

 

 

Es posible que lo hagan porque la sal compensa el azúcar de las bebidas.

Es posible que tiendan a preocuparse menos por su salud, y por ello, son más proclives.

 

No hay una Lógica fuerte detrás de esta relación, como la que había en el ejemplo de los coches averiados.

 

Pero… ¿Cuál es la Correlación?

• El interés o consumo de Snacks está correlacionado con el de las bebidas azucaradas (Coca Cola y Pepsi).

 

 

En esta búsqueda Mundial en Google Trends, hemos comparado el interés en:

• El Precio de la Coca Cola.
• Precio de las Papas (patatas de bolsa).
• El Precio del Chocolate.

 

Hemos incluido el Chocolate como Referencia de Control, dado que es algo que podrías consumir con las Patatas, dado que también es algo dulce, como la Coca Cola.

 

Como puedes apreciar, el interés en la Coca Cola y las Patatas, es muy similar.

• Mientras que el interés en el Chocolate se comporta totalmente diferente.

 

Nosotros clasificaríamos la relación de estas 2 Variables:

 

 

Esta es una Correlación Inexplicable, dado que no hay una lógica fuerte detrás que explique el porqué estos 2 productos están tan relacionados.

 

Esto es sólo un ejemplo, por supuesto.

• No es el estudio más preciso que puedes encontrar de esto. Faltaría más.

Es posible que las Campañas de Marketing desarrolladas en las últimas décadas, nos hayan hecho asociar estos 2 Productos.

 

Sólo queríamos darte un ejemplo de Correlaciones entre Preferencias de consumo que, aunque puedan parecer lógicas, en realidad, no lo son tanto.

 

* Sin embargo, Pepsico se dio cuenta de la relación entre estas 2 variables, y por eso compró Lays hace ya años.

Ahora, es posible que estés preguntándote:

• ¿Y porqué debería preocuparme por esto?

Si piensas en ello, todos tendemos a tomar decisiones de Negocios importantes, basadas en tendencias o Correlaciones entre sucesos, que hemos descubierto.

• Hábitos de consumo.
• Relaciones entre las preferencias de los Consumidores.
• Tendencias geográficas.
• etc.

 

Lo que hace que tomemos una decisión u otra, es una Correlación o Causalidad.

Es muy importante clasificar y analizar adecuadamente los Factores que nos empujan a tomar una decisión.

• Cuanto más fuertes sean las relaciones entre las Variables, más fiable será la predicción.
• Cuanto más predecible sea el resultado, menores riesgos asumirás.
• Cuanto menos riesgo corras, más podrás invertir en ello.

Siempre que tomas una decisión importante, estás basándote en alguna Relación entre Variables.

Es importante evaluar si las Variables tienen una relación fuerte o débil

 

Para Clasificar la relación entre Variables de manera sencilla y Útil, sugerimos 3 Categorías:

• Correlaciones Inexplicables.
• Correlaciones Explicables.
• Causalidad.

Cuanto más fuerte sea la relación, más fiable será la Predicción.