Contexto
La falacia causal, también conocida por su nombre en latín “Post hoc ergo propter hoc” (Después de esto, por lo tanto, a causa de esto.), es un sesgo cognitivo que se presenta cuando se supone una relación de causa y efecto entre dos eventos que simplemente están correlacionados o suceden en sucesión temporal. Este sesgo es común en el razonamiento cotidiano y puede llevar a conclusiones erróneas, ya que confunde clasificación con causalidad.
La correlación es una relación o asociación estadística entre dos variables, lo que significa que cuando una variable cambia, la otra tiende a cambiar también, pero esto no implica necesariamente que una variable cause el cambio en la otra. Por ejemplo, es posible observar una comparación entre el consumo de helado y los ataques de tiburones. Sin embargo, esta evaluación no implica que comer helado cause ataques de tiburones; en realidad, ambos eventos están relacionados con una tercera variable: El clima cálido. En verano, las personas consumen más helado y también frecuentan más las playas, aumentando así la probabilidad de encuentros con tiburones.
El error central de esta falacia radica en asumir que, si un evento ocurre después de otro, entonces el primero debe ser la causa del segundo. Este tipo de razonamiento ignora la posibilidad de que ambos eventos puedan ser el resultado de una tercera variable no considerada o que la relación sea puramente coincidente.
La frase representativa “Correlación no implica causalidad” sirve como un recordatorio fundamental en la investigación científica y el pensamiento crítico. Aunque una evaluación puede ser un indicio de una posible relación causal, no es suficiente para establecerla por sí sola. Para ello se requieren métodos de investigación rigurosos y análisis cuidadosos para determinar si realmente existe una relación de causa y efecto.
Ejemplos
La falacia causal puede acarrear grandes consecuencias, especialmente en campos como la medicina, la economía y las políticas públicas. Tomar decisiones basadas en correlaciones malinterpretadas puede llevar a intervenciones ineficaces o incluso perjudiciales. He aquí dos ejemplos.
Supongamos que una persona toma un remedio herbal y luego se recupera de un resfriado. Si se concluye que el remedio fue la causa de la recuperación sin considerar otros factores (Como el curso natural de la enfermedad), se estaría cometiendo una falacia causal.
Un estudio podría mostrar que los estudiantes que usan tabletas en clase obtienen mejores resultados académicos. En este ejemplo, asumir que el uso de las tabletas causa un mayor rendimiento escolar es una falacia causal si no se consideran otros factores como el nivel socioeconómico o el apoyo educativo adicional.
