CORRELACION

Muchas personas dicen: "El hecho de que A preceda a B, no significa necesariamente que A sea la causa de B". Por ejemplo, no es verdad que: "Cierta estrella aparece sobre el horizonte - esto significa que la primavera llegó. La estrella es la causa de la primavera". Ser la "causa" significa algo más que solamente precedencia en el tiempo.

Si analizamos el párrafo anterior, vemos que en realidad hay dos casos distintos. Si A es un sistema inteligente que tiene un objetivo y actúa para producir B (un cambio en el entorno), entonces A realmente fue la causa de B (éste es un caso de la causa1). Por ejemplo, una persona está sedienta y bebe un vaso de agua. Entonces la persona (A) es la causa1 de que el vaso esté vacío (B). Utilizamos la palabra "causa1" para diferenciar este concepto relacionado con la palabra "causa" de uno diferente, es decir, la "causa2". Ambos conceptos son "causas"; son similares pero no son exactamente el mismo concepto. ¿Entonces que es la causa2?

El caso es distinto, si consideramos eventos de la naturaleza en los que no interviene ningún sistema inteligente. Aquí solamente tenemos una correlación estadística. Es el caso donde del 80% de los casos (o del 99.99% de los casos), cuando ocurre A, entonces ocurre B después. Aquí podemos decir: A es la causa2 de B. Es más acertado aún, si tenemos muchos ejemplos donde B ocurrió sin estar precedido de A. En otras palabras, podemos hablar de una causa2, si hay una fuerte correlación entre A y B, y una correlación débil entre B y A. Ambos, A y B, pueden ser tanto estructuras como transformaciones; esto significa, que pueden ser tanto objetos como sucesos. Un ejemplo de causa2 es: El viento causa2 movimiento en las hojas de un árbol. En el 99 porciento ó más de los casos cuando el viento es fuerte (A), se mueven las hojas de la palmera (B). Pero, a veces se mueven las hojas de la palmera (si un caballo se rasca contra ella) y no hay viento alguno (es una correlación débil B -> A). Por ello, el movimiento de las hojas no es la causa2 de que el viento sea fuerte, más bien el viento es la causa2 del movimiento de las hojas. Esto es bastante obvio. Hablamos aquí de causa2 porque el viento no es un sistema inteligente; no tiene objetivos y no tiene ninguna selección de valores. El viento en realidad no "actúa", solamente ocurre.

También hay otros casos de correlación: Hay una fuerte correlación de A con B y también una fuerte correlación de B con A: es una correlación recíproca. Por ejemplo, hay una carga eléctrica en movimiento cuando existe un campo magnético cambiante y hay un cambio magnético cambiante cuando existe una carga eléctrica en movimiento (pero no es correcto decir, que uno "causa" al otro). O: El sol se hunde debajo del horizonte, llegó la noche. O: Comienza la noche y el sol se hunde debajo del horizonte:

Si hay más factores involucrados, digamos A, B, C y D, podemos tener una correlación circular. En todos los casos, cuando una correlación alcanza el 100%, la denominamos una ley científica (o ley de la naturaleza).

Parece ser útil el dividir el concepto abstracto de "causa" en dos conceptos concretos: "causa1", si hubo un acto de voluntad, y "causa2", si es solamente un caso de correlación estadística, que ocurre en la naturaleza, sin que se haya involucrado un sistema inteligente. En realidad, en casos de causa2, y para evitar confusiones, sería mejor hablar solamente de "suceso" en vez de "causa" y "efecto".

COmENTARIO:

ESTE mETODO SE EmPLEA PARA CONOCER LAS RELACIONES Y SIGNIFICACION ENTRE SERIES DE DATOS.