Causalidade Reversa

Um dos maiores cuidados que devemos ter ao elaborarmos um experimento, um RCT (randomized controlled trial), é a causalidade reversa.

Causalidade reversa se refere à inversão da direção causa-efeito em um experimento. Isto é, ocorre quando há confusão entre o que é a causa e o que é o efeito. Os modelos estatísticos servem para dizer que X causa Y, porém, quando há causalidade reversa, o autor corre o risco de concluir que Y causa X.

Por exemplo, você poderia pensar em duas cidades, sendo que uma constrói rodovias e tem muitos automóveis. Enquanto a outra não construiu rodovias e o número de automóveis é menor. Alguém pode vir argumentar que criar rodovias incentiva o uso de carros. Outro irá argumentar que tivemos um problema de causalidade reversa, e a cidade, por ter mais carros, precisou das rodovias – o leitor mais curioso pode explorar o assunto lendo Braess’s Paradox.

Embora a literatura aborde esse tema em conjunto com problemas de correlação e causalidade, que já foi mencionado em dois posts aqui, o mais interessante é observar que esse erro pode ocorrer mesmo em um experimento bem desenhado envolvendo diversas variáveis.

Um estudo recente sobre os benefícios da leitura de livros, chamado “A chapter a day: Association of book reading with longevity”, dá uma aula justamente sobre controlar esse risco. O estudo buscava entender se a leitura de livros causava o menor risco de mortalidade. Porém, o simples fato de pegar um grupo de pessoas, as dividir entre os que leem livros e os que não leem, e observar a mortalidade, não seria suficiente. Ao admitir que os ganhos cognitivos são a causa de uma menor mortalidade, é preciso ainda responder: as pessoas que leem livros possuem ganhos cognitivos e por isso vivem mais, ou as pessoas que já possuem maiores habilidades cognitivas e vivem mais são mais propensas a lerem livros? Veja que em um momento admitimos que a leitura causa ganho cognitivo e em um outro momento o ganho cognitivo faz com que as pessoas leiam mais. O experimento foi interessante justamente porque os autores, além de considerarem várias variáveis interessantes, ainda utilizaram a cognição base (baseline cognition) na análise para evitar a causalidade reversa.