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Definición de relación causal
Cuando se realiza un análisis SEO para un número elevado de factores, el mejor enfoque para identificar las correlaciones entre los diferentes factores es utilizar el algoritmo de correlación como Spearman, Kendall o Pearson. Esto nos permite entender si dos factores diferentes están cambiando al mismo tiempo en la misma dirección, y estimar el nivel de influencia que pueden tener entre sí.
Una relación entre “fenómenos o cosas o entre variables matemáticas o estadísticas que tienden a variar, asociarse u ocurrir juntas de una manera no esperada sobre la base de la casualidad”, según Merriam-Webster
La correlación no sólo sirve para el contenido del sitio y el SEO, sino que también se puede utilizar para la estadística, la adquisición de pruebas científicas, el control de riesgos, la mejora de la tecnología, la industria de la salud y al realizar diversos estudios.
Como puede ver fácilmente, el clima más cálido provocó más ventas y esto significa que existe una correlación entre ambos. Sin embargo, no podemos decir que las ventas de helados causen el clima cálido (esto sería una causalidad).
Ejemplos de correlación causal
La causalidad es la conexión entre una causa y su resultado o consecuencia. A veces es difícil averiguar la causalidad de un dolor de estómago: puede deberse a algo que hayas comido o simplemente a un resultado del estrés.
La palabra “causalidad” aparece a menudo en los escritos académicos. Los investigadores médicos pueden hablar de la causalidad de varias enfermedades, y un sociólogo puede estudiar la causalidad de una infancia en la pobreza sobre los futuros problemas en la escuela. Este sustantivo procede del adjetivo causal, “que actúa como causa”, de una raíz latina, causa, o “causa”.
Ejemplo de estadísticas de causalidad
En la investigación, es posible que te hayas encontrado con la frase “la correlación no implica causalidad”. La correlación y la causalidad son dos ideas relacionadas, pero entender sus diferencias le ayudará a evaluar e interpretar críticamente la investigación científica.
La correlación describe una asociación entre variables: cuando una variable cambia, también lo hace la otra. Una correlación es un indicador estadístico de la relación entre variables. Estas variables cambian juntas: covarian. Pero esta covariación no se debe necesariamente a una relación causal directa o indirecta.
La causalidad significa que los cambios en una variable provocan cambios en la otra; hay una relación de causa y efecto entre las variables. Las dos variables están correlacionadas entre sí y también existe una relación causal entre ellas.
El problema de la tercera variable significa que una variable de confusión afecta a ambas variables para que parezcan estar relacionadas causalmente cuando no lo están. Por ejemplo, las ventas de helados y los índices de delincuencia violenta están estrechamente correlacionados, pero no están relacionados causalmente entre sí. En cambio, las temperaturas elevadas, una tercera variable, afectan a ambas variables por separado.
Velocidad de causalidad
La causalidad es un término importante y muy utilizado en la investigación, y se refiere al fenómeno que provoca un cambio en un segundo evento o acción. En la investigación, cuando decimos que dos variables tienen una relación causal (o una relación de causa y efecto), queremos decir que un cambio en una variable (conocida como la variable independiente) provoca un cambio en la otra (la variable dependiente).
La investigación causal, también denominada investigación explicativa, se utiliza para identificar el alcance de la relación causa-efecto entre dos variables. Los experimentos son uno de los métodos más populares para llevar a cabo la investigación causal mediante datos primarios. Las relaciones causales tienen tres componentes integrales:
Aunque la causalidad y la correlación pueden existir al mismo tiempo, es importante señalar que la correlación no implica causalidad. La correlación significa simplemente que existe una asociación o patrón estadístico entre dos variables, mientras que la causalidad no sólo implica un tipo específico de relación, conocida como relación de causa y efecto. Esto significa que un cambio en una variable provoca un cambio en la otra. Hay dos razones principales por las que la correlación no implica causalidad: