¿Puedes inferir la causalidad a partir de la correlación en este ejemplo de juego dictador?

Question

Yo he tenido en examen en el que se nos presentó con dos variables. En un dictador juego en el que un dictador se le dio 100 DÓLARES, y puede elegir cuánto enviar o guardar para sí mismo, hubo una correlación positiva entre la edad y la cantidad de dinero a los participantes decidieron mantener.

Mi pensamiento es que no se puede inferir causalidad de esto porque no se puede inferir causalidad a partir de la correlación. Mi compañero piensa que puede, porque si, por ejemplo, dividir a los participantes en tres grupos separados, se puede ver cómo se diferencian en el grado en que mantener y lo mucho que compartir, y por lo tanto a la conclusión de que la edad les hace mantener más. Que es la correcta y por qué?

Answer 1

En general, usted no debe suponer que la correlación implica causalidad, incluso en los casos donde parece que es la única razón posible.

Tener en cuenta que hay otras cosas que se correlacionan con la edad - generacional aspectos de la cultura, por ejemplo. Tal vez estos tres grupos seguirá siendo la misma, incluso como todos ellos de edad, pero que la próxima generación de invertir la tendencia?

Todo lo que se dice, usted está probablemente en lo cierto que las personas más jóvenes son más propensos a mantener una mayor cantidad, pero acaba de ser conscientes de que existen otras posibilidades.

Answer 2

Puedo postular varias relaciones de causalidad a partir de los datos.

1. La edad se mide y, a continuación, la cantidad de dinero guardado. Participantes de más edad prefieren mantener más dinero (tal vez ellos son más inteligentes o menos idealista, pero ese no es el punto).

2. La cantidad de dinero guardado se mide y, a continuación, la edad. Las personas que mantienen más dinero gastan más tiempo de contar el tiempo y son por lo tanto más cuando la edad se mide.

3. Las personas enfermas mantener más dinero porque necesitan dinero para (posiblemente salvar la vida) medicación o tratamiento. La real correlación entre la enfermedad y el dinero guardado, pero esta variable es "oculto" y por lo tanto, saltar a la conclusión errónea, porque la edad y la probabilidad de que la enfermedad se correlaciona en el grupo demográfico de personas seleccionadas para el experimento.

(La omisión de 143 teorías; tengo que mantener esta razonablemente corto)

147. El investigador habló en un viejo, oscuro dialecto que los jóvenes no entiende y por lo tanto, equivocadamente, eligió la opción incorrecta.

Conclusión: estás en lo correcto, pero su compañero de clase puede reclamar a ser 147 veces correcter.

Otro de los famosos correlación entre el bajo coeficiente intelectual y horas de TELEVISIÓN vista diaria. No ver TELEVISIÓN hacer un tonto, o hacer tonta a la gente ver más TELEVISIÓN? Incluso podría ser de ambos.

Answer 3

La inferencia de causalidad a partir de la correlación, en general, es problemático porque puede haber un número de otras razones de la correlación. Por ejemplo, las correlaciones espurias debido a factores de confusión, sesgo de selección (por ejemplo, eligiendo sólo a los participantes con un ingreso por debajo de un umbral determinado), o el efecto causal puede simplemente ir en otra dirección (por ejemplo, un termómetro está correlacionada con la temperatura, pero ciertamente no lo causa). En cada uno de estos casos, su compañero de clase del procedimiento puede encontrar un efecto causal donde no los hay.

Sin embargo, si los participantes fueron seleccionados al azar, podríamos descartar factores de confusión y sesgo de selección. En ese caso, ya sea de la edad que deben causar dinero guardado o dinero mantiene deben causa de la edad. Esto último implicaría que obligar a alguien a mantener una cierta cantidad de dinero, de alguna manera cambiar su edad. Por lo que podemos asumir con seguridad que la edad provoca que el dinero guardado.

Tenga en cuenta que el efecto causal podría ser "directa" o "indirecta". Personas de diferentes edades se han recibido una educación diferente, tienen una cantidad diferente de la riqueza, etc., y por estas razones puede decidir mantener una cantidad diferente de los $100. Los efectos causales a través de estos mediadores son todavía los efectos causales, pero son indirectos.

Answer 4

La relación entre la correlación y la causalidad ha dejado perplejos a los filósofos y estadistas por igual por los siglos. Finalmente, durante los últimos veinte años o así de equipo de científicos afirman haber resuelto todos. Este no parece ser muy conocido. Afortunadamente Judea Pearl, una de las principales empresa de mudanzas en este campo, ha publicado recientemente un libro que explica este trabajo para un público popular: El Libro de los por Qué.

https://www.amazon.com/Book-Why-Science-Cause-Effect/dp/046509760X

https://bigthink.com/errors-we-live-by/judea-pearls-the-book-of-why-brings-news-of-a-new-science-of-causes

Spoiler de alerta: puede inferir causalidad de correlación, en algunas circunstancias, si usted sabe lo que está haciendo. Usted necesita hacer algunas causales que los supuestos de inicio con un modelo causal, idealmente basado en la ciencia). Y usted necesita las herramientas para hacer el razonamiento contrafáctico (El álgebra). Lo siento, no se puede destilar esto a un par de líneas (todavía estoy leyendo el mismo libro), pero creo que la respuesta a su pregunta es no.

Answer 5

La correlación es un concepto matemático; la causalidad es una idea filosófica.

Por otro lado, la correlación espuria es principalmente técnica (que no la encuentras en la medida de la probabilidad teórica de los libros de texto) concepto que puede ser definido de una manera que la mayoría de procesable.

Esta idea está estrechamente relacionada con la idea de que el falsacionismo en la ciencia-donde el objetivo es no probar las cosas, sólo para refutar ellos.

La estadística es a las matemáticas como la medicina, la biología. A usted se le pide a hacer su mejor criterio, con el apoyo de una gran riqueza de conocimientos técnicos, pero este conocimiento no es suficiente para cubrir el mundo entero. Así que si usted va a hacer juicios como un estadístico y presentarlas a los demás, es necesario seguir ciertas normas de calidad se cumplen; es decir, que tú le estás dando un buen consejo, dándoles el valor de su dinero. Esto también significa tomar la asimetría de riesgos en consideración-en la prueba médica, el costo de dar un resultado falso negativo (lo que puede prevenir que las personas se enfermen inicio del tratamiento) puede ser mayor que el costo de dar un falso positivo (lo que provoca la angustia).

En la práctica, estas normas varían de un campo a otro, a veces es triple-ciego, Aleatorizados, a veces es variables instrumentales y otras técnicas para el control de la inversa de la relación de causalidad y oculta las causas comunes, a veces es de causalidad de Granger -- de que algo en el pasado de manera consistente se correlaciona con algo más en la presencia, pero no en la dirección inversa. Incluso podría ser riguroso de regularización y de la validación cruzada.