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El peligro de mezclar la causalidad y la correlación - Ionica Smeets en TEDxDelft

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    Bienvenidos, he venido hoy aquí para prevenirles
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    contra los peligros del helado.
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    Quizás no estén conscientes de ello,
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    pero esos en apariencia inocentes conos llenos de dulzor
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    son una de las principales causas de ahogamiento.
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    Tengo los datos que lo demuestran.
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    Si trazamos un gráfico del número de helados vendidos
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    y lo comparamos con el número de ahogamientos,
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    observarán una clara tendencia ascendente,
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    y creo que podemos concluir sin temor a equivocarnos
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    que deberíamos prohibir el helado porque es muy peligroso.
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    (Risas) (Aplausos)
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    Como son personas inteligentes,
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    se habrán dado cuenta
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    de que hay algo erróneo en mi ejemplo.
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    Por supuesto, lo que ocurre de verdad aquí es que
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    hay un factor subyacente,
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    el buen tiempo, como quizás hayan adivinado.
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    Si el tiempo es bueno,
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    más personas irán a nadar
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    y por desgracia se ahogarán y, al mismo tiempo,
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    más personas comprarán helado.
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    No es el helado lo que causa los ahogamientos.
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    Es muy fácil ver que aquí
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    hay algo erróneo,
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    pero precipitarse a una conclusión errónea sobre la causalidad
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    cuando vemos una correlación
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    es uno de los errores lógicos más frecuentes.
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    Mi objetivo hoy es asegurarme que
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    en el futuro puedan reconocer este error
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    y realmente espero que puedan evitar cometerlo
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    en el futuro.
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    Lo haré dando simplemente algunos ejemplos famosos.
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    El primero es uno bastante inocente.
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    El hecho de que
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    los hombres casados viven más tiempo que los solteros.
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    Si miramos las estadísticas, veremos que
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    esto ocurre de verdad.
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    A las revistas para mujeres les gusta concluir
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    que el matrimonio es muy sano para los hombres,
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    ya que les hace vivir más tiempo.
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    A un amigo mío le gusta bromear diciendo que
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    el matrimonio hace que la vida parezca más larga,
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    pero... (Risas)
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    Eso es porque su mujer es...
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    (Aclamaciones) (Aplausos)
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    Pero ¿puede alguien adivinar qué está pasando aquí?
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    Porque hay una relación causal,
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    pero en la dirección contraria.
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    El hecho es que los hombres que son sanos,
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    ricos, bien educados
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    y tienen mayor esperanza de vida
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    son los más propensos
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    a encontrar una esposa --así es como son las mujeres--
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    y los que tienen una baja esperanza de vida,
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    que sean enfermizos y pobres,
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    no son tan propensos a casarse.
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    Así, es la esperanza de vida
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    lo que causa el matrimonio
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    y no al revés.
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    Por supuesto, como saben,
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    esto no es serio, nadie se casará
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    solo porque lea esto.
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    Veamos un ejemplo más serio.
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    También fue una investigación más seria.
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    En 1999 se publicó en Nature un estudio que mostraba
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    que los jóvenes que duermen con la luz encendida
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    tienen una probabilidad mucho mayor
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    de acabar siendo miopes con el tiempo.
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    Pero los investigadores fueron listos
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    y escribieron muy cuidadosamente
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    que habían encontrado una correlación
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    y que no sabían cómo funcionaba la relación causal,
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    por si acaso solo aconsejaban a todos los padres
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    que apagaran las luces por la noche.
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    En los medios populares esto se convirtió en que
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    las lámparas de noche eran un abuso infantil,
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    y que era muy malo
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    si los padres usaban lámparas en el dormitorio.
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    Muchos padres estaban preocupados.
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    Puedo imaginar que si esto hubiera ocurrido
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    cuando mi hijo estaba durmiendo con la luz encendida,
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    me habría sentido realmente mal.
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    Pero, afortunadamente, se tuvo que corregir el artículo
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    a la semana siguiente y quizás algunos de Uds. lo adivinan
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    y si hay biólogos entre el público, lo sabrán:
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    la miopía es genética.
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    Por tanto, son los padres quienes son miopes.
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    Esos son los padres que quieren
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    dejar la luz encendida en el dormitorio
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    y también son los padres
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    que tienen hijos miopes.
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    De nuevo, un simple error, fácil de cometer.
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    El que creo que es el peor ejemplo que conozco,
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    y conozco muchos,
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    veo al menos uno de ellos
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    en los periódicos cada semana.
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    Pero este es un clásico: en los 70
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    los investigadores descubrieron una fuerte conexión
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    entre niños que sacaban buenas notas en la escuela,
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    y niños con una alta autoestima.
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    Concluyeron de ello
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    que es muy importante asegurarse que,
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    ya saben, se eduque a los niños
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    para que se sientan seguros y orgullosos,
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    porque si su altoestima es elevada,
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    sacarán buenas notas.
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    Se transmitió esta reflexión a los padres,
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    especialmente en EE.UU. durante generaciones,
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    solo asegurénse que su hijo se sienta seguro y orgulloso,
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    entonces todo saldrá bien.
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    Muchos años después, alguien realizó otro estudio
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    solo para ver qué
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    dirección había tomado la causa.
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    Descubrieron que tomaba la dirección opuesta.
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    Así, las buenas notas producían autoestima
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    y la autoestima no causaba buenas notas.
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    Era incluso peor.
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    Niños educados para que tuvieran alta autoestima
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    y que no sobresalieron en nada
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    --fuera deportes o música,
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    no tenía que ver con la escuela--
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    niños que estaban orgullosos de sí mismos,
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    fracasaron después en todo;
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    al final tuvieron una autoestima muy baja
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    y no fueron capaces de hacer nada en sus vidas.
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    Este fue un error muy grave de correlación.
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    Lo que quiero hoy es que Uds.
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    recuerden que la próxima vez
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    que alguien quiera probar que hay una relación causal
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    entre dos cosas y algo más,
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    puede ser cualquier cosa, vacunas y autismo,
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    mujeres banqueras y la crisis financiera,
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    y si ellos (risas) les indican
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    que hay una relación muy fuerte,
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    recuerden que no es suficiente que haya una correlación.
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    Da una pista muy buena de lo que puede estar ocurriendo,
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    pero antes de poder concluir que algo causa otra cosa,
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    necesitamos saber por qué y cómo lo hace.
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    Por tanto, en caso de duda, acuérdense del helado.
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    Muchas gracias.
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    (Aplausos)
Title:
El peligro de mezclar la causalidad y la correlación - Ionica Smeets en TEDxDelft
Description:

Ionica Smeets es una matemática y periodista científica con mucha experiencia en los medios. Mediante el uso de sus conocimientos y entusiasmo, en esta breve charla explica con mucho humor los peligros de mezclar causas, efectos y correlaciones.

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDxTalks
Duration:
05:58

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