causalidad

Causalidad e individualismo metodológico

Frecuentemente, se postulan y estudian relaciones causales del tipo donde, por simplificar, se han eliminado las variables de confusión, etc. para mostrar su versión más estilizada, la que acaba en los abstracts. Frecuentemente, además, $C$ y $E$ hacen referencia a magnitudes macro: una campaña de publicidad y los ingresos; una medida económica y el PIB; la presión y el volumen de un gas, etc. Todos sabemos que en esos casos, el diagrama anterior es solo una manera abreviada de representar el verdadero diagrama causal,

¿Por qué no funcionan las intervenciones buenistas?

El otro día, en mi entrada sobre la estadística en las ciencias blandengues, me cité el ensayo Nothing Scales del que extraje el parrafito But trying to analyze this is very rare, which is a disaster for social science research. Good empirical social science almost always focuses on estimating a causal relationship: what is β in Y = α + βX + ϵ? But these relationships are all over the place: there is no underlying β to be estimated!

Un experimento físico (y su relación con la causalidad) (II)

En esta entrada es continuación y discusión de la primera de la serie. En esta se va a discutir su relevancia en la discusión sobre lo que es la causalidad más allá de las técnicas que puedan existir para identificar y medir el tamaño de los efectos una vez que la causalidad está postulada. Comenzaré haciendo notar una obviedad: el concepto de causalidad es ajeno a las matemáticas. Los hechos matemáticos no tienen causas sino razones o explicaciones.

Nuevo vídeo en YouTube: "Causalidad: una charla con Carlos M. Madrid Casado"

Esta semana he tenido el placer y el honor de tener como invitado en mi canal a Carlos M. Madrid Casado para discutir el manido y usualmente maltratado tema de la causalidad. Lo hemos hecho desde varias perspectivas: la estadística, por supuesto; la de otras disciplinas con las que la estadística interactúa habitualmente, como la medicina, la física o la economía; y, finalmente, desde la filosófica, por ver qué se puede aportar desde esas coordenadas al asunto.

Un experimento físico (y su relación con la causalidad) (I)

En esta entrada voy a plantear y explicar el resultado de un experimento físico. Dejo para la siguiente la discusión de su relevancia para la discusión de la causalidad ya no tanto desde el punto de cuantificarla una vez postulada sino de su misma naturaleza. El experimento —que aunque es físico, habrá de ser mental— es el siguiente: se toma un haz de palillos y se lanza hacia arriba de manera que los palillos roten en cualquier dirección, al azar.

Diagramas causales hiperbásicos (III): mediadores

Esta es la tercera entrada de la serie sobre diagramas causales hiperbásicos, que, como la segunda, no se entenderá sin —y remito a— la primera que define el contexto, objetivo e hipótesis subyacentes de la serie completa. Además, sería conveniente haber leído la segunda. Esta vez, el diagrama causal es una pequeña modificación del de la anterior: Ahora, la variable $X$ influye sobre $Y$ por dos vías: directamente y a través de $Z$.

Diagramas causales hiperbásicos (II): ¿qué significa "controlar por" una variable?

Esta es la segunda entrada de la serie sobre diagramas causales hiperbásicos. No se entenderá sin —y remito a— la entrada anterior que define el contexto, objetivo e hipótesis subyacentes de la serie completa. El diagrama causal objeto de esta entrada es apenas una arista más complejo que el de la anterior: Ahora la variable $Z$ afecta tanto a $Y$ (como en la entrada anterior) como a $X$ (esta es la novedad).

Diagramas causales hiperbásicos (I): variables omitidas y sus consecuencias

Comienzo hoy una serie de cuatro entradas (¡creo!) sobre diagramas causales supersimples que involucran a tres variables aleatorias: $X$, $Y$ y $Z$. En todos los casos, estaré argumentaré alrededor de en las regresiones lineales Y ~ X e Y ~ X + Z porque nos permiten leer, interpretar y comparar rápida y familiarmente los resultados obtenidos. En particular, me interesará la estimación del efecto (causal, si se quiere) de $X$ sobre $Y$, identificable a través del coeficiente de $X$ en las regresiones.

Estadística en las ciencias blandas

Voy a comenzar con una simulación inofensiva, set.seed(1) n <- 10000 sigma <- .1 x <- runif(n) # coeficientes: indep <- -1 b_0 <- .5 # variable objetivo: error <- rnorm(n, 0, sigma) y_0 <- indep + x * b_0 + error # modelo: modelo_0 <- lm(y_0 ~ x) summary(modelo_0) que da como resultado Call: lm(formula = y_0 ~ x) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.42844 -0.06697 -0.

Garantías de robustez en inferencia causal

Por motivos que no vienen al caso, me ha tocado ponderar el artículo The use of controls in interrupted time series studies of public health interventions. Lo comento hoy porque hace referencia a temas que me ha gustado tratar en el pasado. El artículo, prima facie, es un poco viejuno. De hecho, casi todo lo que se escribe sobre metodología en el mundo de las aplicaciones (y el que cito tiene que ver con salud pública) tiene tufillo de naftalina.

La miseria de la inferencia causal vivida

X escribe en 2020: In particular, panel A presents the results when the municipalities are divided according to the real average Internet speed (Mbps). As is evident, the effect of extreme-right mayors on hate crimes is concentrated in municipalities where Internet speed is high, especially when the intensive margin is considered […] Y escribe también en 2020: Results show that Internet availability between 2008 and 2012 is associated with a better knowledge of (national) immigration dynamics and that it leads to an overall improvement in attitudes towards immigrants.

Causalidad inversa: más sobre los momentos "Le Verrier"

Escribí el otro día sobre los llamados momentos Le Verrier. Que, siguiendo la nomenclatura de Why ask why? Forward causal inference and reverse causal questions no son otra cosa que ejercicios de causalidad inversa con final feliz. Efectivamente, según el artículo, las cuestiones de índole causal son de dos tipos: prospectivas y retrospectivas (o inversas), en una traducción muy libre. Las primeras, más habituales, se refieren a cuáles serán los efectos de una causa.

Nuevo vídeo en YouTube: un artículo y tres problemas metodológicos

He publicado esto en Youtube: Igual no lo debería haber hecho. Trata del manido tema “alguien ha publicado un artículo científico con serios errores metodológicos”. Que es una versión del más popular (No hace falta que indique la fuente, ¿verdad? Sabéis que sé que sabéis de dónde lo he sacado, ¿no?) Lo he hecho únicamente por lo popular que me da la impresión que se ha hecho en las redes sociales, por las lecciones que se pueden extraer para no cometer los mismos errores por ahí y, finalmente, por la contumacia de gente que debería saber más y mejor.