Arbol De Deciciones

Variables Dependientes e Independientes

Analizaremos en esta sección el tema de la dirección de una relación de causalidad. Comenzamos con algunas observaciones acerca de las variables dependientes e independientes.

Las variables involucradas en una relación causal se pueden clasificar como dependientes e independientes. Los términos “dependiente” e “independiente” representan una relación entre las variables. Un cambio en la variable dependiente es causado por (o ‘depende’ de) un cambio ocurrido en la variable independiente. Los cambios en la variable independiente, por su parte, ‘causan’ cambios en la variable dependiente. Por ejemplo, un buen maestro hace que los niños aprendan. Así, en este caso, “buen maestro” es la variable independiente, mientras que el “aprendizaje” que ocurre en la cabeza de los estudiantes es la variable dependiente.

Así como una correlación no puede decir nada definitivo en términos de causalidad, tampoco puede decir nada acerca de la dirección de la causalidad. En otras palabras, aun cuando parezca haber una relación directa entre dos variables, un análisis de correlación no nos indica cuál variables es dependiente y cuál independiente, es decir, no nos indica qué variable es “la que causa” y cual es “la causada”.

Por ejemplo, existe una clara correlación empírica entre educación y desarrollo económico. ¿Pero es el desarrollo económico el que causa un mejoramiento en la educación de un país o son las mejoras en la educación las que causan el desarrollo económico? A esta pregunta, que se sigue debatiendo hasta el día de hoy, la estadística, incluido el análisis de correlación, no pueden proveer una respuesta definitiva. Es el viejo ‘problema del huevo o la gallina’.

¿ Podemos al menos realizar algún tipo de afirmación causal? Una causalidad recién se puede sostener en forma razonable después de haber propuesto una teoría aceptable y respaldada por los hechos que explique la relación entre las variables. Además, en rigor, aun cuando se haya propuesto una teoría aceptable para explicar una relación (y que también se encuentre respaldada por los hechos), seguirá siendo simplemente una hipótesis hasta que el momento en que sea rebatida y superada por otra hipótesis alternativa. Por lo tanto, la estadística sólo puede respaldar o rechazar cierta hipótesis acerca de las relaciones causales entre determinados elementos. La estadística, ni ninguna ciencia, pueden jamás probar relaciones de causalidad. Las explicaciones científicas son siempre tentativas; lo que las hace científicas no es su certidumbre, sino que el hecho de que se proponen sobre la base de una metodología que toma adecuadamente en consideración toda la información factual disponible y que permite que a su vez la hipótesis pueda ser refutada también refutada por lo hechos. En otras palabras, en ciencias sociales,

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