Como alguém que se interessa bastante por economia e estatística, estou sempre tentando entender alguns dados e o que eles significam. Como sempre, os dados podem ter várias interpretações, principalmente se forem somente alguns levantamentos mais simples com algumas correlações e não um estudo mais rebuscado. Neste post, quero mostrar duas maneiras com que as correlações podem nos enganar na hora de interpretar causalidades. Continuar a ler “Correlação e Causalidade: Dois Exemplos Práticos”
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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.