Robert Barton
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¿Las máquinas de molinos de viento son usadas para producir viento? A medida que se observa que los molinos de viento giran más rápido, se observa más viento. Por lo tanto, el viento es causado por la rotación de los molinos de viento.. [1]
Este es un ejemplo de causalidad inversa, que ocurre cuando inferimos ilógicamente la causación a partir de la correlación. Muchas veces, equivocadamente implicamos que una fuerte correlación significa causación. Veamos otro ejemplo de este error. El gasto de Estados Unidos en ciencia, espacio y tecnología se correlaciona con los suicidios por ahorcamiento, estrangulación y asfixia. [2]
Comencemos mirando la definición de correlación y causalidad.
Correlación. En estadística, una correlación es un número único que describe el grado de relación entre dos variables. [3] La palabra clave aquí es relación, donde un relación Puede existir, pero no la causalidad. Publicidad
Causalidad. Si A causa B tenemos causalidad directa. Es decir, un evento es 100% causando otra cosa. Por ejemplo, si estás parado en la lluvia, esto hará que te mojes.
Veamos otro ejemplo, uno que inicialmente podría confundirlo (lo que demuestra lo fácil que es dar a entender que la correlación es igual a la causación). ¿Implica lo siguiente la causalidad??
Declaración. Si comete un delito grave, irá a la cárcel..
Responder. Esto no infiere causalidad, porque ustedes podría Ir a la cárcel si te pillan. Incluso si te atrapan, aún puedes recibir libertad condicional o un castigo menor. Esencialmente, no podemos estar seguros de que cometer un delito grave hará que vayas a la cárcel. [4] Publicidad
Para evitar caer en esta trampa, despega las capas.
Podemos usar un método de investigación de futuros que nos ayudará a enfocarnos en un análisis en profundidad de nuestro problema. Este método se llama Causal Layer Analysis (CLA) y nos permite profundizar en las capas (o dimensiones) de un problema. Vamos a ver cómo funciona. [5]
Hay cuatro capas de CLA
- Capa # 1 - Letanía. Este es nuestro futuro cotidiano en el que las soluciones a los problemas suelen ser a corto plazo..
- Capa # 2 - Causas sistémicas. Aquí nos centramos en los temas sociales, económicos y políticos..
- Capa # 3 - Worldview. Este es nuestro gran paradigma de imagen..
- Capa # 4 - Mito o Metáfora. Nuestras profundas historias inconscientes residen en esta capa..
El uso de CLA nos ayudará a llegar a la causa raíz de un problema. Vuelva a nuestro ejemplo de gasto y suicidio en los EE. UU. En lugar de dar a entender la causalidad, deberíamos profundizar en la causa raíz de este problema. Este ejemplo muestra una fuerte correlación, donde r = .99. Cuanto más cerca estamos de 1, más fuerte es la correlación. Sin embargo, sabemos que esto no es lógico. Por lo tanto, debemos recopilar más datos asociados a este problema, identificar otras causas potenciales e identificar la verdadera raíz del problema.
Veamos algunas técnicas que podemos usar para esto..
1. Diagrama de espina de pescado
El Diagrama de espina de pescado (también conocido como Ishikawa o Diagrama de causa y efecto) es una forma de identificar tantas causas posibles de un efecto o problema. [6] Publicidad
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2. 5-porque
Esta es una técnica que dominó cuando era niño, pero que olvidó cuando se convirtió en adulto. Simplemente pregunta por qué. La técnica 5-Why es una herramienta poderosa que nos permite remover las capas de síntomas y llegar a la raíz del problema.. [7]
3. Análisis de la causa raíz de Apolo
Esta es una forma de profundizar en el análisis de la causa raíz. Aquí buscamos (al menos) dos causas en forma de acción y condición, luego preguntamos por qué de cada respuesta y continuamos preguntando por qué de cada causa hasta que no haya más respuestas.. [8]
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4. Análisis de Pareto
El análisis de Pareto es donde usamos el principio de Pareto. Aquí encontramos que el 20% de nuestro trabajo crea el 80% de los resultados ... o el 80% de nuestro problema proviene del 20% de una determinada población. Esta es una técnica poderosa y efectiva para identificar rápidamente un área problemática para enfocarse en.
¿Puedes ver ahora el error cuando implica que la correlación es igual a la causación? Una vez que entendemos cómo ocurren los errores como este, podemos usar técnicas poderosas para exponerlos y encontrar la verdadera causa raíz del problema. Estamos ciegos cuando no hacemos esto. Es como tratar de mirar un bosque, pero estás cegado por los árboles; donde sabes que hay un bosque en alguna parte.
Crédito de la foto destacada: Stocksnap via stocksnap.io
Referencia
| [1] | ^ | Wikipedia: La correlación no implica causalidad. |
| [2] | ^ | Tylervigen.com: correlaciones espurias |
| [3] | ^ | Métodos de investigación social: correlación |
| [4] | ^ | Estadísticas Cómo: Causación vs Correlación |
| [5] | ^ | Lifehack: simple es bueno, pero simplificar la causa de un problema es malo |
| [6] | ^ | ASQ: Diagrama de espina de pescado |
| [7] | ^ | Adoption.com: Lean six sigma, un enfoque innovador para el cuidado de crianza |
| [8] | ^ | Cartografía de la realidad: análisis de causa raíz de Apolo |