¿Cómo distingues correlación de causalidad?

Respuesta directa

Qué debe cubrir una buena respuesta

Cómo funciona

Dos variables se mueven juntas por cuatro razones posibles: una causa la otra, la otra causa la una, un tercer factor mueve ambas, o azar. Los datos observacionales solos no pueden distinguirlas. Un experimento aleatorizado rompe el vínculo con los factores de confusión al asignar el tratamiento con independencia de todo lo demás. Cuando aleatorizar es imposible, diseños cuasiexperimentales como diferencias en diferencias, regresión discontinua o variables instrumentales pueden sostener una afirmación causal si sus supuestos se argumentan explícitamente. El orden temporal, la relación dosis-respuesta y un mecanismo plausible refuerzan el caso pero no lo zanjan.

Ejemplo

Los usuarios que activan notificaciones retienen el doble, pero quienes activan son los que ya se preocupan más por el producto; una prueba A/B que pidió al azar a la mitad de los nuevos usuarios activar notificaciones mostró una mejora real pero mucho menor, del 8 por ciento. Un cambio de precios desplegado por regiones se evaluó con diferencias en diferencias frente a regiones que mantuvieron el precio antiguo.

Errores frecuentes

• Presentar una correlación de un panel como prueba de que una funcionalidad funciona.
• Ignorar que los usuarios que se apuntan difieren de los que no.
• Ejecutar un experimento y leer los resultados solo del subgrupo que se ve bien.

Una estructura útil para responder

Responde desde tu propia experiencia.

No memorices un guion: usa solo ejemplos que puedas explicar con honestidad en preguntas posteriores.