Hipotesis causales

Hipótesis causales

Estas hipótesis plantean relaciones de causalidad entre las variables incluidas. Es decir, no solamente establecen el vínculo entre variables, sino que proponen una explicación de este, el cual puede ser más o menos completo, lo que depende del número de variables que se incluyan, pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto. Regularmente son direccionales. (TODO ES BASTANTE PUNTUAL, NO SE PUEDE RESUMIR, AL MENOS QUE PALAFRASEEN).

Ejm:

“El aceite de pescado parenteral (𝜔-3) atenúa los efectos de inflamación descontrolada en pacientes diagnosticados con sepsis en la unidad de cuidados intensivos” (Hall et al., 2015). “La falta de normas de seguridad en las empresas empacadoras de alimentos provoca accidentes laborales” (se probará en grandes organizaciones de la Ciudad de Monterrey, México).

La diferencia entre las hipótesis de correlación y causal se muestra gráficamente en la figura:

[pic 1]

Diferencia gráfica entre una hipótesis de correlación y una causal con dos variables.

Correlación y causalidad son conceptos vinculados, pero distintos. Si dos variables están correlacionadas, ello no necesariamente implica que una será causa de la otra.

Supongamos que una empresa fabrica un producto que se vende poco y decide mejorarlo. Entonces, lanza una campaña para anunciar el producto optimizado en radio y televisión. Después, se observa un aumento en las ventas del producto. Los directivos de la empresa pueden pensar o decir que el lanzamiento de la campaña está relacionado con el incremento de las ventas; pero si no se demuestra la causalidad, no es posible asegurar que la campaña haya provocado tal incremento. Quizá la campaña sea la causa del aumento, pero tal vez la causa sea en sí la mejora al producto, una excelente estrategia de comercialización u otro factor, o bien todas pueden ser las causas.

Y recordemos el concepto de correlaciones espurias visto en el capítulo anterior. No todas las correlaciones tienen sentido y no siempre que se encuentra una correlación puede inferirse causalidad. Si cada vez que se obtiene una correlación se asumiera la causalidad, ello equivaldría a decir que cada vez que se observa a una señora y a un niño juntos se supondría que ella es su madre, cuando puede ser su tía, una vecina o una señora que por azar se colocó muy cerca del chico. (ESTE PARRAFO RECOMIENDO QUE LO INTERPRETEN Y LO EXPLIQUEN, QUE NO VAYA EN LA DIAPO, LO DEJO A CRITERIO).

A estas alturas ya te percataste de que a las causas se les denomina variables independientes (se les simboliza como “X”) y a los efectos, variables dependientes (se les simboliza con la letra “Y”), y puede haber hipótesis con una variable independiente y una dependiente como en los ejemplos previos (denominadas hipótesis causales bivariadas) (HASTA AHÍ EXPLICA LO ANTERIOR DE NUEVO, SI QUIEREN LO LEEN O NO. AUNQUE GUARDEN EL NOMBRE DE “HIPOTESIS CAUSALES BIVARIADOS”).

También hipótesis con dos o más variables independientes y dos o más dependientes, así como hipótesis con la presencia de variables intervinientes (aquellas que están entre las independientes y las dependientes mediatizando la relación). A todas estas hipótesis se les conoce como multivariadas. Asimismo, son direccionales cuando determinan cómo es el efecto en la dependiente (incremento o decremento) y no direccionales cuando simplemente expresan que hay un efecto. Veamos algunos ejemplos de lo anterior con las hipótesis redactadas e ilustradas gráficamente en la figura. (EXPLICA QUE HAY MÁS TIPOS DE HIPOTESIS CON DOS O MAS VARIABLES DEPENDIENTES O INDEPENDIENTES O TAMBIÉN CON VARIABLES INTERVINIENTES, SE LES LLAMA MULTIVARIADAS, Y ABAJO PONE VARIOS EJEMPLOS DISTINTOS, AGARREN UNO O PONEN TODOS Y LOS EXPLICAN RÁPIDO).

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