causalidad

Causalidad es la relación entre una acción, evento o variable que funciona como causa y un resultado o variable que se identifica como efecto. En el análisis de datos, la causalidad se distingue de la mera correlación: una correlación puede deberse a influencia causal, a confusión o a coincidencia, mientras que la causalidad implica que cambiar la causa produciría un cambio en el efecto bajo condiciones controladas.

En filosofía y epistemología, la causalidad ha sido tema de debate desde Hume, quien sostuvo que no percibimos una conexión necesaria, sino hábitos de inferencia, y desde Kant, que propuso una estructura necesaria en la mente para ordenar la experiencia. En la ciencia actual, se recurre a marcos formales para argumentar causalidad, como grafos causales (DAGs) y el cálculo do de Pearl, que expresan relaciones de intervención y contrafactualidad.

Para inferir causas se usan métodos experimentales y cuasi-experimentales: ensayos aleatorios, variaciones naturales, y técnicas de diseño que buscan aislar la influencia de variables confusas. En series temporales se aplica la causalidad de Granger, que evalúa si la información pasada de una variable mejora la predicción de otra. También se analizan mediadores y moderadores para entender vías causal y condiciones bajo las cuales opere una relación.

Las aplicaciones abarcan ciencias naturales, medicina, economía y ciencias sociales. Las limitaciones incluyen la identifiabilidad de relaciones causales, la dependencia de supuestos y la complejidad de sistemas con múltiples variables y retroalimentaciones. En resumen, la causalidad es un marco para entender qué cambios producirán efectos observables, sujeto a métodos y criterios de rigor.