Relación espuria – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Definición de Relación espuria – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Una relación espuria es un concepto técnico en economía que se refiere a una relación aparente o superficial entre dos variables, pero que en realidad no tienen una conexión causal directa. Es decir, aunque exista una correlación entre las variables, esta no implica que una variable cause o influya en la otra.

En muchos casos, parece que existen relaciones causales entre variables, cuando en realidad no las hay. Esta aparente relación puede surgir por casualidad. Se conocen numerosos casos en los que el coeficiente de correlación entre variables es significativo y no existe una relación causal entre ellas. Es decir, aparentemente una variable provoca a otra, aunque no tengan nada que ver.

Ejemplo de relación falsa

Un ejemplo de una relación espuria sería la relación entre la altura de los niños de 12 a 18 años y las habilidades matemáticas.

A medida que los niños crecen, se vuelven más altos. A medida que los niños crecen, avanzan de grado, aprenden más matemáticas y pueden resolver problemas más complejos. Supongamos que recolectamos una muestra estadística de niños de 12 a 18 años.

Podríamos ver que a medida que se hacen más altos (mayores) pueden resolver problemas matemáticos más difíciles, pero ¿crecer hace que estos niños sean mejores en matemáticas? Obviamente no. Esto se debe a una tercera variable llamada «factor de confusión» o «variable latente». En este caso, la variable oculta es el potencial intelectual.

A medida que los niños crecen, sus habilidades intelectuales aumentan y sus habilidades numéricas mejoran. Estos niños son capaces de resolver problemas cada vez más complejos que no eran capaces de hacer cuando eran más pequeños. Teniendo en cuenta que los niños se hacen más altos a medida que cumplen años y se desarrollan las habilidades mentales, parecería que existe una relación causal entre la altura de los niños y sus habilidades matemáticas. Es solo una coincidencia, porque ser más alto o más bajo no significa que tengas grandes habilidades matemáticas. Sin embargo, una variable no causa ni explica otra.

Diferencia entre correlación y causalidad

Ejemplos como estos han llevado a la frase «correlación no implica causalidad». Vea la diferencia entre correlación y causalidad.

Hay que tener cuidado y aplicar la lógica. Puede suceder que cuando se presentan diferentes variables en gráficos, parezca que están relacionadas entre sí. Sin embargo, la realidad es que nos encontramos ante una relación falsa. Según el tipo de gráfico que utilicemos y la escala que apliquemos, aparentemente podemos encontrar relaciones muy convincentes. Por lo tanto, cuando se busca una relación causal entre variables, una representación gráfica y algunos cálculos simples no son suficientes.

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