Utilizar el Análisis Causal: Por qué debemos profundizar en la causa, el efecto y la correlación

Causa, efecto, correlación: es fácil confundir una cosa con otra y tomar una decisión equivocada.

Por ejemplo, la gente compra más helado cuando aumentan las ventas de crema solar y sombrillas, así que una decisión comercial táctica podría ser intentar aumentar las ventas de sombrillas.

O pones tu energía en hacer subir las ventas de helados, quizá un movimiento más barato que va a llevar a la venta de las sombrillas más caras.

Sin tener en cuenta que son los cálidos días de verano los que provocan el aumento de las ventas.

Puede que sea un ejemplo sencillo, pero explica por qué la detección de anomalías debe ser un ejercicio extremadamente preciso.

Las anomalías y los patrones inusuales surgen con frecuencia en el complejo panorama del análisis de datos, lo que plantea dudas sobre nuestra capacidad para predecir tendencias con precisión.

Aquí es donde resulta aplicable el concepto de análisis causal, un potente enfoque que elude los métodos convencionales y proporciona una visión aún más profunda de la compleja cadena de causas y efectos en los datos.

Los científicos de datos trabajan para identificar las causas subyacentes de estas anomalías para encontrar mucho más que meras correlaciones de distintas variables.

Problemas de los métodos convencionales de detección de anomalías

Los métodos estadísticos que identifican correlaciones dentro de los datos se han utilizado durante mucho tiempo para detectar anomalías. Aunque estos métodos tienen sus puntos fuertes, a menudo no pueden revelar el intrincado patrón de causas y efectos que subyace a estas anomalías.

Las técnicas tradicionales como el análisis de puntuación Z y la agrupación identifican bien las anomalías basadas en desviaciones estadísticas.

Sin embargo, no pueden descubrir los factores causales subyacentes. Aunque estos métodos señalan eficazmente las anomalías, necesitan explicar el “por qué” que hay detrás de ellas; de lo contrario, estas deficiencias dificultan la toma de decisiones informadas.

Como hemos visto, un aumento repentino de las ventas de sombrillas para protegerse del sol podría provocar un aumento de la compra de helados en los escenarios de venta al por menor.

Por otra parte, dado que ambos se relacionan con el clima cálido del verano, un enfoque tradicional puede detectar la tendencia pero no proporcionar ninguna razón. Esto puede dar lugar a suposiciones e inferencias incorrectas basadas únicamente en la correlación.

Un caso similar puede observarse en el sector energético, donde el aumento de las instalaciones solares ha coincidido con un aumento de las ventas de helados. Esta correlación puede detectarse, pero la causa real podría haber sido pasada por alto por los métodos convencionales y haber dejado una laguna importante en la interpretación.

Por tanto, dificulta la toma de decisiones precisas al no poder establecer la causa exacta de esta inferencia.

¿Qué es el análisis causal?

El análisis causal en la ciencia de datos descubre las relaciones de causa y efecto entre variables. El análisis causal profundiza en cómo los cambios en una variable afectan a otra, a diferencia de la simple correlación, que encuentra vínculos estadísticos.

Proporciona pruebas de los mecanismos y factores subyacentes que impulsan estos cambios. Es vital porque revela una visión procesable y va más allá de los meros niveles de conexiones para explicar lo que está ocurriendo.

¿Cómo funciona el análisis causal?

El análisis causal explora sistemáticamente las conexiones entre variables para determinar si los cambios en una variable desencadenan cambios en otra.

A diferencia de la simple correlación, profundiza en la causalidad estableciendo una secuencia temporal y abordando los factores de confusión.

Porque la correlación no conduce a la causalidad, una fuerte correlación estadística entre dos variables no significa necesariamente que los cambios en una de las variables provoquen cambios en la otra.

Esta limitación se aborda en el análisis causal, que intenta identificar un vínculo causal. En él intervienen ensayos controlados aleatorios (ECA), experimentos naturales y técnicas estadísticas como el análisis de variables instrumentales.

El análisis causal tiene en cuenta factores como el orden temporal de la causa antes del efecto, un mecanismo probable de cómo la causa podría conducir al efecto y la ausencia de explicaciones alternativas.

En concreto, pretende eliminar las variables conflictivas que provocan una correlación engañosa. El análisis causal proporciona una base sólida para determinar por qué se observan unos resultados concretos mediante el examen de estos elementos.

La importancia del análisis causal se basa en su capacidad para detectar las causas profundas, no sólo las conexiones superficiales.

Proporciona perspectivas críticas para el desarrollo de decisiones, la formulación de políticas y el perfeccionamiento de modelos en distintos sectores.

Este enfoque metodológico permite a las organizaciones y a los investigadores tomar decisiones informadas y optimizar los modelos para aumentar su comprensión de las complejas relaciones entre causas y efectos.

¿Cómo beneficia el análisis causal a las empresas?

El análisis causal beneficia a las empresas de las siguientes maneras:

• Mejor toma de decisiones

El análisis causal proporciona una visión de las decisiones empresariales al definir las causas fundamentales y ofrecer una estrategia orientada a los resultados esperados.

• Utilización eficaz de los recursos

Las empresas pueden optimizar el uso de sus recursos encontrando factores impactantes que les impidan malgastar recursos basándose meramente en la correlación.

• Modelos precisos y  robustos

El análisis causal mejora el aprendizaje automático y los modelos predictivos, refinando su precisión y robustez. Puede mejorar la selección de características identificando variables relacionadas causalmente con los resultados, lo que también podría revelar sesgos de los datos o del modelo que afecten a la eficacia de la previsión.

• Desarrollo de políticas

El análisis causal desempeña un papel crucial en el desarrollo de políticas y la planificación estratégica. Los gobiernos y las organizaciones pueden formular políticas gracias a un conocimiento profundo de la relación causal entre diversos factores. Esto conduce a intervenciones más eficaces y centradas.

Enfoques para la comprensión causal

Varias técnicas ayudan a comprender las relaciones causales entre las variables en distintos escenarios. A continuación se destacan algunas de esas técnicas:

• Gráfico acíclico dirigido (DAG)

Los gráficos acíclicos dirigidos (DAG) resaltan visualmente las relaciones causales complejas representando las variables como nodos conectados por aristas dirigidas.

La comprensión causal profunda se desarrolla mediante intervenciones dentro de los DAG que implican el control del cambio de variables para detectar cambios.

Las aplicaciones prácticas incluyen la detección de anomalías. Los DAG sacan a la luz causas ocultas de anomalías en la fabricación, por ejemplo, identificando variables ininteligibles que provocan irregularidades.

• Ensayos Controlados Aleatorios (ECA)

Esta técnica asigna sujetos a diferentes grupos y permite a los investigadores estimar sus efectos sobre una variable concreta. Los ECA establecen vínculos causales en experimentos controlados mediante el control de posibles factores de confusión.

• Análisis de regresión

Mediante un modelo de regresión, que tiene en cuenta los efectos de otras variables, es posible medir el efecto de una variable sobre un resultado.

Este enfoque puede permitirnos ver con mayor claridad cómo afecta una variable al resultado, ya que tenemos en cuenta factores adicionales. Por ese motivo, podemos comprender la relación entre las variables de los conjuntos de datos con sus conexiones con las causas y los efectos mediante el análisis de regresión.

Retos y consideraciones éticas

• El potencial del análisis causal es evidente, pero tiene ciertas cuestiones prácticas. Por ejemplo, centrarse en la calidad de los datos, la selección de la metodología y los recursos técnicos es esencial para aplicar el análisis causal.
• También es un reto interpretar los resultados del análisis causal. Por lo tanto, se necesita una comunicación eficaz con las distintas partes interesadas para traducir las complejas relaciones causales en estrategias concretas.
• Al aplicar el análisis causal, también son importantes las consideraciones éticas. Hay una necesidad persistente de garantizar el uso responsable y la transparencia de las decisiones. Para utilizar un ejemplo hiperbólico, una vez que te das cuenta de que el tiempo caluroso aumenta las ventas de helados, no se te ocurre cómo acelerar el cambio climático.

Lo esencial

El análisis causal va más allá de las anomalías y proporciona pistas sobre la causa raíz, por lo que se toman decisiones precisas.

Supera la correlación utilizando métodos como el DAG y el ECA para determinar la causalidad y permite a las empresas utilizar los mejores recursos, modelos sólidos y políticas informadas.

Se requiere una planificación cuidadosa en cuanto a consideraciones éticas y retos de aplicación. El análisis causal es crucial para convertir eficazmente los datos en inteligencia y estrategias de orientación.