Causalidad

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 -0.00133 0.06640 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.

Causalidad y paraísos fiscales

El argumento del artículo Paraísos Fiscales, Wealth Taxation, and Mobility pivota esencialmente sobre el gráfico que resultará familiar a muchos lectores de este blog (y, si no, mirad esto). Se trata de un estudio causal de libro en el que se pretende medir el efecto de una política ocurrida en 2010 sobre la línea roja y la línea azul. La política en cuestión es la reintroducción del impuesto del patrimonio en España en 2010 y las líneas azul y rojas… no está claro.

Nuevo vídeo en YouTube: una breve introducción a la causalidad "a la Pearl"

Acabo de subir a Youtube mi nuevo vídeo, que es una somerísima introducción a la causalidad según Pearl. De hecho, el vídeo está basado en el epílogo de su libro, Causality, de 2000. En el vídeo me refiero a dos fuentes de las que anuncio enlaces. Son: una entrada mía de 2013 sobre un experimento controlado del que da noticia la Biblia (esta) y el famoso artículo The End of Science de Chris Anderson.

Inferencia causal: entrevista a Pearl (el 2020-11-17, es decir, mañana)

No suelo hacer anuncios de eventos de terceros, pero este puede ser del interés de muchos dado, en particular, el creciente interés por las cuestiones causales. Se trata de una entrevista a Judea Pearl que tendrá lugar el día 2020-11-17 (mañana, a la hora de escribir esto) y que se retransmitirá vía Zoom. Los detalles para los interesados, aquí. Addenda: La entrevista ha sido publicada en

Socialismo y fascismo en Italia: una reflexión sobre la causalidad y las microcausas

[Una entrada más bien especulativa acerca de esbozos de ideas ocurridas durante un paseo vespertino por Madrid y que apunto aquí por no tener una servilleta a mano.] El artítulo War, Socialism and the Rise of Fascism: An Empirical Exploration me ha hecho volver a reflexionar sobre el asunto de la causalidad (al que, además, debo un apartado en siempre inacabado libro de estadística para los mal llamados científicos de datos).

Charla (mía) sobre impacto causal mañana viernes 24

Toda la info, aquí (¡es Facebook!). (Y cuidado con la hora anunciada: ¡es la de Perú! En España será… de madrugada: de 2:00 a 3:00… por un pequeño error de cálculo.) Addenda: Las diapositivas de la charla están aquí.