A pesar de que el análisis de regresión tiene que ver con la dependencia de una variable respecto de otras variables, esto no implica causalidad necesariamente. En palabras de Kendall y Stuart: “Una relación estadística, por más fuerte y sugerente que sea, nunca podrá establecer una conexión causal: nuestras ideas de causalidad deben provenir de estadísticas externas y, en último término, de una u otra teoría”.
En el ejemplo del rendimiento del cultivo citado, no hay una razón estadística para suponer que la lluvia no depende del rendimiento del cultivo. Considerar que el rendimiento del cultivo depende de la lluvia (entre otras cosas) se debe a cuestiones no estadísticas: el sentido común indica que la relación no puede ser a la inversa, pues no es posible controlar la lluvia mediante el rendimiento del cultivo.
En todos los ejemplos de la sección 1.2, lo que se debe notar es que una relación estadística por sí misma no puede, por lógica, implicar causalidad. Para aducir causalidad se debe acudir a consideraciones a priori o teóricas. Así, en el tercer ejemplo, es posible recurrir a la teoría económica para afi rmar que el consumo depende del ingreso real
No hay comentarios.:
Publicar un comentario