Causalidad (estadística)

En epidemiología, el hecho de que dos fenómenos estén estadísticamente relacionados no implica necesariamente que uno sea causa del otro. Para poder afirmar esto último es necesario disponer de dos grupos comparables (constituidos por individuos elegidos al azar), y someter a la exposición al factor estudiado a uno de ellos, estudiando las diferentes tasas de aparición del efecto.

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Esto, en la mayoría de los casos es imposible por razones éticas y prácticas, por lo que se recurre a estudios analiticos retrospectivos: Se toman dos grupos, uno con el efecto (por ejemplo, enfermedad) y otro sin él ("sanos"), y se estudia, de manera retrospectiva, cuál fue el grado de exposición a la hipotética causa (factor de riesgo) en cada caso.

No obstante ello los estudios analiticos prospectivos suelen ser los que garantizan - dentro de los limites de confianza estadistica fijados - las asociaciones causales mas fuertes.

A falta, entonces, de una prueba experimental idónea se han postulado una serie de criterios cuyo cumplimiento garantiza que la asociación no sea "casual", sino "causal". Los más conocidos son los formulados por Sir Austin Bradford Hill:

• Fuerza de la asociación, estimable mediante las medidas estadísticas correspondientes.
• Gradiente o efecto dosis-respuesta (a mayor dosis de la causa, mayor cantidad del efecto).
• Secuencia temporal.
• Consistencia, o repetición del mismo resultado en otros estudios.
• Coherencia con otros hallazgos.
• Analogía con otros fenómenos.
• Plausibilidad biológica, es decir, existencia de un mecanismo biológico plausible que explique la relación causa-efecto.
• Especificidad.
• Evidencia experimental, demostración mediante estudios experimentales.

Véase también

• Estadística inferencial

Enlaces externos

• Causalidad estadística en el Derecho de daños. Responsabilidad por cuota de mercado Working Paper de A. Ruda en InDret