Los seres humanos están programados para buscar conexiones y luego usarlas para aprender sobre su entorno. Una forma de identificar conexiones es buscar una pareja de variables que tengan una relación. Para descubrir cómo están relacionadas, necesitamos controlar una de las variables y ver si hay cambios en la otra variable. Por ejemplo, si observamos que las personas que tienden a comer muchas más calorías también tienen un riesgo más alto de tener un ataque cardíaco, podríamos preguntarnos si reducir nuestro consumo de calorías mejoraría nuestra salud.
Un error común que las personas tienden a cometer al usar la estadística es pensar que todas las relaciones entre variables son causales. Los diagramas de dispersión pueden mostrar únicamente una relación entre las dos variables. Para determinar si el cambio de una variable realmente hace que la otra variable cambie, es decir, si hay una relación causal, se debe entender mejor el contexto y descartar otras opciones.
Por ejemplo, supondríamos que hay una relación positiva y fuerte entre el número de tablas de snowboard alquiladas y las ventas de chocolate caliente durante los meses de septiembre a enero. Esto no significa que un aumento en las tablas de snowboard alquiladas cause que las personas compren más chocolate caliente. Tampoco significa que el aumento en las ventas de chocolate caliente cause que las personas alquilen más tablas de snowboard. Lo más probable es que haya una tercera variable, como un clima más frío, que haga que ambas variables aumenten al mismo tiempo.
Por otro lado, algunas veces sí hay una relación causal. Se podría establecer una relación positiva y fuerte entre las ventas de chocolate caliente y las ventas de malvaviscos, porque al comprar chocolate caliente es posible que se quiera agregar malvaviscos pequeños a la bebida. Por lo tanto, un aumento en las ventas de chocolate caliente realmente causa un aumento en las ventas de malvaviscos.
Encontrar relaciones con la ayuda del coeficiente de correlación es una muy buena forma de darse cuenta de que hay una conexión entre las variables. Para determinar si la relación es causal, el siguiente paso, por lo general, consiste en diseñar con cuidado un experimento que aísle y controle de manera precisa una de las variables para determinar cómo influye en la otra variable.
