La correlación no implica causalidad

El hecho de que dos variables aumentan a la vez no significa que una sea consecuencia de la otra. Parece muy sencillo, pero es muy equivocarnos en este aspecto, por ejemplo podemos equivocarnos y pensar que nuestro aumento de tráfico en la web es consecuencia del aumento de visibilidad en redes sociales, pero no darnos cuenta de que ambos aumentos tienen que ver con que se ha hecho una campaña de publicidad, por ejemplo, o porque de repente hemos empezado a posicionar por una palabra clave realmente importante.

No es nada raro encontrarnos en los medios de comunicación noticias de este estilo:

• Un estudio afirma que cuanto más A, más B.

• Un estudio afirma que quienes son A, tienen menos B. 

Todas estas afirmaciones son formas de decir que A tiene que ver con B, cuando muchas veces es una tercera variable la que está influyendo en los comportamientos de ambas variables. 

Como analistas digitales tenemos que tener siempre la sospecha detrás de los parecidos entre variables antes de sacar conclusiones precipitadas, e incluso tener en la cabeza que a veces la existencia de una correlación entre dos variables es fruto de la mera casualidad (que no causalidad). 

Esto también sucede en la forma contraria, es decir, probablemente nos encontremos variables que no tienen correlación pero que sí son consecuencia la una de la otra, por ejemplo porque la ausencia de una provoque la existencia de la otra. 

Fuente:
Fundación Telefónica – Curso Analítica Web, Resumen Módulo 3, p. 7 – 8.