Exemplos reais de Correlação confundidos com Causação

17

Estou procurando casos concretos e reais nos quais uma relação causal foi inferida inadequadamente a partir de evidências de uma correlação.

Especificamente, estou interessado em exemplos que atendem aos seguintes critérios:

  • A existência da relação causal foi aceita como um fato suficientemente amplo para ter efeitos notáveis (em políticas públicas, discurso, decisões individuais, etc.).
  • O vínculo foi inferido apenas com base em evidências correlativas (talvez junto com a existência de um mecanismo causal coerente, mas não comprovado).
  • A causalidade foi objetivamente falsificada ou, pelo menos, posta em sérias dúvidas.

Os dois exemplos que me vieram à mente não são ideais:

  1. Ingestão de sódio e pressão arterial: Pelo que entendi, foi determinado que a ingestão de sal apenas aumenta a pressão sanguínea em indivíduos sensíveis ao sódio. A existência de um relacionamento causal válido (embora não seja exatamente o que foi originalmente aceito) torna este exemplo menos convincente.
  2. Vacinas e autismo: posso ter um histórico errado, mas acredito que esse vínculo foi suposto com base em correlações e evidências experimentais (fraudulentas). Este exemplo é enfraquecido pelo fato de existirem evidências diretas (falsas).

Nota: Eu já vi essa pergunta semelhante:

Exemplos de ensino: Correlação não significa causalidade

Minha pergunta difere principalmente porque se concentra em exemplos notáveis ​​do mundo real e não em exemplos em que um nexo de causalidade está claramente ausente (por exemplo, peso e habilidade musical).

Aaron Novstrup
fonte
4
Em uma cidade grande no verão, a taxa de homicídios se correlaciona positivamente com a taxa de consumo de sorvete.
ttnphns
1
Um de seus critérios é "A causalidade foi objetivamente falsificada ou, pelo menos, posta em dúvida". OMI que é muito forte. Uma correlação estimada é um estimador enviesado de um efeito causal, assumindo alguma confusão. Geralmente, as pessoas estão interessadas em magnitudes de efeitos, não apenas em sua existência.
generic_user
1
Além disso, aposto que, com um tamanho de amostra suficientemente grande, um ECR que alocasse sorvete aleatoriamente em cidades quentes encontraria um efeito negativo do consumo de sorvete na probabilidade de cometer um assassinato.
generic_user
@ACD Concordar em deixar explícito que, é claro, os ECR ainda têm ameaças à inferência causal.
Alexis
1
@ttnphns Esse é um bom exemplo do tipo que pretendi excluir com meus critérios, a menos que você esteja sugerindo que uma crença equivocada de que o consumo de sorvete causa assassinato teve efeitos notáveis ​​no comportamento humano. ;-)
Aaron Novstrup

Respostas:

11

Por muitos anos, grandes estudos epidemiológicos observacionais, interpretados por pesquisadores que usam critérios heurísticos no estilo Bradford Hill para inferir causalidade, afirmaram evidências de que a terapia de reposição hormonal (TRH) em mulheres diminuiu o risco de doença cardíaca coronariana, e foi somente após dois estudos randomizados em larga escala que demonstraram a pelo contrário, esse entendimento clínico e as recomendações clínicas relacionadas à TRH mudaram. Esse é um conto de advertência clássico em epidemiologia contemporânea que você pode ler em livros didáticos (por exemplo, Epidemiologia de Leon Gordis ) e no artigo da Wikipedia sobre a máxima clássica de David Hume .

Dito isto, os critérios de Bradford Hill não são entendidos como o estado da arte há um bom tempo, com a inferência causal contrafactualla Judea Pearl , Jamie Robbins , Sander Greenland e outros) sendo o levantador realmente pesado. É possível fazer inferências causais razoavelmente fortes sem conduzir experimentos randomizados, usando, por exemplo, variáveis ​​instrumentais , randomização mendeliana etc. (o que é bom para a ciência, pois não podemos realizar experimentos randomizados em grande parte, se não na maioria, do universo. )

Alexis
fonte
2
Essa é uma ótima resposta e exatamente do tipo que eu esperava. No entanto, quero ressaltar para outros respondentes em potencial que um bom exemplo não precisa se referir a uma inferência feita por pesquisadores / estatísticos (e, em particular, não apenas aqueles que utilizam os melhores métodos disponíveis). Em vez disso, um exemplo igualmente bom pode descrever um caso em que a mídia, o público ou algum outro grupo extraiu uma inferência causal inválida de evidências correlativas (desde que essa inferência incorreta tenha efeitos notáveis).
Aaron Novstrup
4

Não é o tópico mais fascinante, mas Nora T. Gedgaudas (cap. 18) resume muito bem a reviravolta nas descobertas sobre o papel da fibra na prevenção do câncer de cólon. A fibra, amplamente considerada por 25 anos como um importante fator preventivo (com base na correlação), mostrou-se através do Estudo de Enfermeiras de 88.000 indivíduos, com 16 anos e 16 anos, como sendo apenas um correlato de outros fatores importantes. Isso incluiu o consumo de frutas e verduras com alto teor de certos nutrientes (que diminuem o risco) e de carne vermelha e especialmente de carne vermelha processada (que aumentam o risco). O autor observa que o mito "parece persistir obstinadamente, mesmo assim", mesmo entre os médicos. Como muitas vezes acontece, quando a palavra de um padrão é divulgada, é muito difícil erradicar a ideia.

rolando2
fonte
2
Advertência: os Estudos das Enfermeiras também eram desenhos observacionais. Enquanto não são estratégias para fortalecer inferência causal, os dados destes estudos também são baseados em correlação.
Alexis
Embora sua resposta tenha dado um bom exemplo em que os controles experimentais superaram os estatísticos, isso não necessariamente põe em questão os controles puramente estatísticos usados ​​em outros casos. Acho que aqui os controles estatísticos se encaixam muito bem.
Rolando2
1
As estatísticas não podem "controlar" o viés causal: isso é uma função do desenho do estudo. Qualquer potencial um fator de confusão acrescenta a um modelo pode -se ser confundindo a relação causal que você está tentando estimar. A inferência causal através do desenho do estudo vem através da identificabilidade causal (que é garantida por atribuição aleatória); nenhum método de estimativa ou inferência pode fornecer isso.
Alexis
3

Pelagra

De acordo com o capítulo deste livro , a pelagra , uma doença caracterizada por tontura, letargia, úlceras, vômitos e diarréia severa que alcançou proporções epidêmicas no sul dos EUA no início do século XX, foi amplamente atribuída a um patógeno desconhecido com base em uma correlação com condições de vida insalubres. O Dr. Joseph Goldberger foi fundamental para mostrar experimentalmente que a doença foi, de fato, causada por uma dieta pobre, que (junto com condições de vida insalubres) resultou da pobreza generalizada no sul pós-parto. Seu trabalho foi amplamente ignorado até o final da década de 1930, quando os pesquisadores finalmente provaram que a doença era causada pela falta de niacina.

Treinamento de alfabetização ocular

Da mesma fonte - uma correlação entre a (in) capacidade de leitura e os movimentos irregulares dos olhos durante a leitura foi tomada como evidência de uma relação causal na direção errada , e "programas de treinamento dos movimentos dos olhos" foram implementados para melhorar a alfabetização. Estes eram ineficazes, e trabalhos posteriores mostraram que a causalidade corre na direção oposta; as dificuldades de leitura levam às regressões e fixações observadas em leitores pobres.

Aaron Novstrup
fonte
Que tipo de trabalho posterior?
Rolando2
@ rolando2 Eu não sei, infelizmente. O capítulo desse livro cita "Olsen & Forsberg, 1993" para essa afirmação, que posso supor é este capítulo de Visual Processes in Reading and Reading Disabilities . Este documento também faz o backup da reivindicação.
Aaron Novstrup
A propósito, se alguém reconhecer este livro , gostaria de substituir o link por uma citação adequada. O link parece pertencer a uma página do curso de psicologia e provavelmente desaparecerá algum dia.
Aaron Novstrup
1
Em linhas semelhantes, pode-se mencionar a malária que, como o nome sugere, foi causada pelo mau ar com base em uma correlação com regiões baixas e pântanos (consulte o artigo da Wikipedia en.wikipedia.org/wiki/Malaria )
mdewey