quinta-feira, 29 de junho de 2023

1314 - Correlações espúrias

A correlação espúria é uma relação matemática em que dois eventos ou variáveis ​​não têm nenhuma conexão causal direta. No entanto, pode erroneamente se inferir que eles estão relacionados, devido a uma coincidência ou à presença de um terceiro fator, os quais não estão sendo vistos.
"É muito importante entender que correlações entre dados não indicam que há relação de causa e efeito entre eles. Por exemplo, sabe-se que o consumo de sorvetes aumenta no verão, época em que há também mais casos de queimaduras de pele. Mas a partir destas afirmações não podemos chegar à conclusão de que comer sorvete causa queimaduras na pele – há apenas uma correlação entre as duas ocorrências, que são mais comuns na mesma época do ano.
Neste exemplo, o Sol fornece uma conexão indireta entre as duas variáveis (causando o calor que dá vontade de tomar sorvete e as queimaduras na pele), mas é bastante comum também encontrarem-se correlações entre fenômenos que não têm nenhuma ligação, nem mesmo indireta, entre si. Isto ocorre simplesmente porque nós humanos estamos sempre procurando correlações, e acabamos encontrando-as e dando-lhes destaque, mesmo que não tenham importância.
Exemplos são facilmente localizados na internet: há fortes correlações entre o número de pessoas que morrem afogadas em piscinas e o de filmes com Nicolas Cage lançados a cada ano, o número de lançamentos espaciais não comerciais e doutorados em sociologia concedidos nos EUA, ou o consumo por pessoa de muçarela e quantidade de doutorados em engenharia civil. Obviamente, não existe nenhuma ligação entre cada um destes pares de quantificações. São apenas coincidências, como tendem a aparecer quando os dados são 'torturados' até 'confessar'."
~ Alicia Kowaltowski, QUESTÃO DE CIÊNCIA
É importante ter cuidado ao interpretar correlações e não assumir uma relação causal baseada apenas na associação estatística. A identificação de correlações espúrias pode ser alcançada através de um estudo mais aprofundado e da consideração de outras variáveis relevantes.
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