Correlação e causalidade

Uma das minhas postagens preferidas aqui do blog é a que fala sobre correlação espúria por ser um assunto extremamente pertinente não só na vida academica, mas principalmente fora dela. Quem nunca leu uma reportagem na qual o jornalista faz conclusões absurdas sem o devido embasamento!? (O Phd Comics tem uma tirinha super engraçada com esse tema, mas não consegui encontrar e vou ficar devendo. Se alguém achar, deixe o link nos comentários, ok?)

Para refrescar o assunto, uma postagem da PharmaCoaching:

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Desde os seus primórdios, o homem sempre tentou encontrar sentido para tudo o que acontecia ao seu redor. Buscava explicações, inclusive, para fenômenos naturais como a chuva, o nascimento de um bezerro, ou um apêndice inflamado.

Tal comportamento explica-se pela necessidade de estar no controle: se você sabe as causas, você pode tentar controlar as consequências; se não sabe, aquilo está fora do seu controle.

Para atender a esta necessidade em encontrar explicações, valia qualquer coisa, inclusive encontrar padrões onde eles não existiam. Dos primórdios da humanidade até hoje, costumamos confundir coincidência (fatos que acontecem juntos por puro acaso) com causalidade (um fato causando e sendo responsável pelo outro).

Se um homem das cavernas subia numa árvore antes da chuva, ele fazia todos subirem em árvores quando queria que chovesse novamente. Se a vaca comesse um jiló e o bezerro nascesse forte, a dieta básica das vacas prenhas passava a ser jiló. E se alguém matasse um besouro na véspera de o seu apêndice estourar, o inseto tornava-se intocável.

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Superstições nascem, assim, de coisas que coincidentemente acontecem antes dos eventos aos quais estamos prestando atenção. A relação é reforçada, ainda, porque convenientemente nos esquecemos das vezes em que o evento acontece sem que a coisa tenha ocorrido antes.

Quando enxergamos um padrão onde ele não existe, cometemos um Erro Tipo I - ou um Falso Positivo. Mas quando não enxergamos um padrão onde, de fato, ele existe, cometemos um Erro Tipo II - ou um Falso Negativo. Vejamos um exemplo prático:

Um paciente chega ao pronto socorro queixando-se de dores no peito. O médico plantonista precisa avaliar se ele está enfartando ou não.

Se o paciente não estiver enfartando e o médico disser que ele está bem de saúde, então o diagnóstico está correto. Se o médico disser, no entanto, que este paciente (que não está enfartando) deve receber o tratamento indicado para casos de enfarte, incorrerá num Erro Tipo I, ou Falso Positivo (dizer que ele tem uma condição que ele, na verdade, não tem).

Se o paciente estiver enfartando e o médico fizer o diagnóstico correto, ele receberá o tratamento adequado. Mas se estiver enfartando e o médico disser que não está, temos um clássico exemplo de Erro Tipo II, ou Falso Negativo (dizer que ele não tem uma condição que ele, na verdade, tem). (...)

Em situações novas, sempre estamos sujeitos a cometer um dos dois tipos de erros - mas nunca sabemos qual. O problema consiste, então, em avaliar o quanto cada erro pode custar. No exemplo acima, um Falso Positivo fará com que o paciente receba um tratamento de que não precisa, enquanto que com um Falso Negativo ele correrá risco de morte.

Assim, o custo de um Falso Negativo (risco de morte) é maior do que o risco de um Falso Positivo (gastos com tratamento desnecessário e possíveis eventos adversos). Em Medicina, este tipo de preferência em pecar pelo excesso é, de certa forma, justificável pois, muitas vezes, as consequências são irreversíveis.

Em muitas situações do dia-a-dia, contudo, os custos cumulativos dos Falsos Positivos acabam não aparecendo na conta final - exatamente porque não os percebemos.

A capacidade de encontrar padrões representa uma das mais valiosas habilidades das pessoas criativas. Mas quando em excesso, dá margem às superstições ou, em casos mais patológicos, à paranoia.

Para fugir das armadilhas do causalismo é preciso questionar se as relações que você está enxergando realmente fazem sentido (usar a mesma camisa em todas as provas faz você ficar mais inteligente?). Ao avaliar a ligação entre dois eventos, veja se não há um terceiro que cause os dois e, principalmente, se aquele que causa ocorre antes daquele que é causado.