Se correlação não é causalidade, o que é? – Parte 2: viagem no tempo, contrafactuais e experimentos científicos

enhanced-buzz-31258-1382717179-0Às vezes temos a impressão de que estamos de volta ao passado. Mas não… é só mais um hipster, como esse. Mesmo que viagem no tempo ainda não seja possível, ela dá bons parâmetros para pensar a relação entre causas e efeitos. Como vimos no post anterior, aferir causalidade é uma questão de timing e capacidade de observação: chegamos depois da ocorrência do fenômeno e, porque a realidade é  dinâmica, não conseguimos registrar tudo.

Como uma viagem no tempo resolveria os dois problemas? Tomemos o exemplo de De Volta para o Futuro: Martin McFly volta à 1955, quase fica com sua mãe, ensina seu pai a não ser covarde e toca no bailinho da escola. Quando retorna ao seu tempo, encontra um ano de 1985 alternativo.

viagemA causa da realidade alternativa é única e exclusivamente o conjunto de alterações que realizara. Não há problema de timing, o viajante do tempo chegou antes. E não há limitação observacional: ele está certo de qual foi o primeiro o elo da cadeia de mudanças.  Como viagem no tempo não existe, o problema da inferência causal na ciência passa a ser o de emular e aproximar contrafactuais (realidades alternativas). Mas como!? Entra aqui a moderna concepção de Experimentos Científicos.

Vamos deixar a viagem no tempo de lado e falar de cabelos. Façamos de conta que nosso propósito é testar se um remédio causa crescimento dos cabelos. Como criar um contrafactual nesse caso? Certamente todos já ouviram falar de grupo de controle grupo de tratamento… Tem a ver com isso. No exemplo dos cabelos, “controles” são aqueles indivíduos que não receberão o remédio e “tratamento” são aqueles que receberão. Vejam a minha artística ilustração abaixo:

cabelo

Fios de cabelo crescem, ora. Assim, o tamanho dos cabelos do indivíduo-controle aumentaram 2 cm. No entanto, os cabelos da pessoa-tratamento cresceram 10 cm! Essa diferença de 8 cm é o efeito causal? Hum… Não necessariamente. Um pode ter uma genética diferente. Pode ser que o indivíduo-controle estivesse com déficit de vitaminas e fósforo… “Efeito causal” supõe que os indivíduos eram idênticos no Tempo 0 e que nada mais aconteceu até o Tempo 1, a não ser o remédio. Ou seja, o controle tem que se contrafactual do tratamento e vice-versa. Dificil, né? Impossível encontrar um par de pessoas assim.

A barra se alivia se, ao invés de indivíduos, pensamos em grupos. Dois grupos podem ser (quase) idênticos, do ponto de vista de suas características médias, ainda contenham indivíduos diferentes. Imaginem uma fila de pessoas. Então sorteamos  os que serão parte dos grupos de tratamento e controle. As propriedades matemáticas do sorteio aleatório garantem, com alguma imprecisão, semelhança na distribuição tanto  com respeito a característica observadas e não observadas (#magicaouestatística? — outro dia falaremos sobre aleatoriedade…).

cabelos

Pode haver variações internas aos dois grupos, mas o que importa é que, se o remédio funciona, encontraremos um efeito causal médioIsso já é suficiente para falar de causalidade? Obviamente não… A realidade é dinâmica, lembram? Todo mundo pode ter feito mil coisas que atrapalham ou facilitam a ação do remédio — hábitos alimentares, uso de cosméticos, stress… Por isso, “classicamente”, experimentos são feitos em laboratórios — isolando tudo.

Resumo até aqui:

  • Causalidade pressupõe correlação entre causa e efeito
  • A causa precede os efeitos
  • Somente contrafactuais permitem averiguação rigorosa de causas e efeitos
  • Para rigorosa inferência, a causa não é meramente observada, mas provocada intencionalmente — manipulada, ministrada como um remédio
  • Experimentos permitem emular contrafactuais para grupos e aferir efeitos causais médios — e preferencialmente são executados em condições ideais, isolados.

Mas e nas Ciências Sociais…? Seria possível encontrar contrafactuais e manipular “tratamentos” de forma artificial? Se sim, isso seria ético?

mechanical-turkHá saídas…

(continua no próximo post…)

(ver post anterior – Parte 1)

Anúncios

6 respostas em “Se correlação não é causalidade, o que é? – Parte 2: viagem no tempo, contrafactuais e experimentos científicos

  1. Muito bom!!! Acho que existem exemplos nas ciências sociais. Não só em laboratórios mas em situações históricas que proporcionam “experimentos naturais”. Parabéns pelo post!!! Está realmente incrível e muito claro. Abraço, Carlos

  2. Pingback: Se correlação não é causalidade, o que é? – Parte 1: limites dos estudos observacionais | SOCIAIS & MÉTODOS

  3. Pô fiquei no suspense!!
    Meu querido, o blog é ótimo, não só pelos temas mas principalmente pela forma como são abordados. Isso sim é divulgação científica!
    Seguirei acompanhando…
    abração
    Danilo

  4. Parabéns pelo post! muito legal!

    No livro do Judea Pearl (Causality: Models, Reasoning and Inference), o autor defende a existência de três tipos de causalidade: previsão, intervenção e contrafactual, sendo o terceiro o mais difícil.

    Abraço!

  5. Pingback: Sociedade, caos e complexidade (ABM – Parte 5, final) | SOCIAIS & MÉTODOS

Deixe um comentário

Preencha os seus dados abaixo ou clique em um ícone para log in:

Logotipo do WordPress.com

Você está comentando utilizando sua conta WordPress.com. Sair / Alterar )

Imagem do Twitter

Você está comentando utilizando sua conta Twitter. Sair / Alterar )

Foto do Facebook

Você está comentando utilizando sua conta Facebook. Sair / Alterar )

Foto do Google+

Você está comentando utilizando sua conta Google+. Sair / Alterar )

Conectando a %s