La causalidad inversa se refiere a la dirección de la relación de causa y efecto entre las dos variables. Esta relación, sin embargo, es lo contrario de la presunción común sobre la relación de causa y efecto entre esas variables. Por ejemplo, si la creencia común es que X provoca un cambio en Y, la causalidad inversa significará que es Y lo que provoca cambios en X.

Otro nombre para este concepto es causalidad inversa. El concepto de causalidad inversa tiene aplicación en varios campos, incluidos la economía, la ciencia y más.

Asistimos a casos de causalidad inversa cuando las personas cambian su estilo de vida después de una enfermedad, o cambian sus hábitos después de ver sufrir a un familiar cercano.

Ejemplo

Suponga que un médico le dice a una persona que tiene un alto riesgo de sufrir un ataque cardíaco debido a antecedentes familiares o dolor en el pecho. Con toda probabilidad, después del consejo del médico y sabiendo que se encuentra en la zona de alto riesgo debido a los antecedentes familiares, esa persona optará por una dieta y un estilo de vida más saludables que la población en general. Sin embargo, continuando con la teoría, incluso después de seguir un régimen de dieta más saludable, esa persona tendrá más probabilidades de sufrir un ataque al corazón.

Sí, es cierto que la práctica de una dieta saludable no eleva sus posibilidades de sufrir un infarto. Pero, estadísticamente, esas personas seguirán cayendo en la categoría de alto riesgo a pesar de sus dietas más saludables. Esto se debe a que la mayoría de los estudios no pueden diferenciar entre los casos de probables eventos cardíacos a pesar del cambio en la dieta. O podemos decir que una dieta más saludable definitivamente ha reducido las posibilidades relacionadas con la dieta, pero no hay cambio o reducción en las posibilidades asociadas con los antecedentes familiares.

Así, en este caso, el miedo a un infarto anima a las personas a tener una alimentación más saludable. Entonces, la causalidad inversa, en este caso, es que el aumento del riesgo de enfermedad inspira a las personas a cambiar su dieta, pero tales cambios son demasiado tardíos o demasiado escasos y pueden no tener un impacto significativo debido a otras razones.

Ejemplos de causalidad inversa

Los siguientes son algunos de los ejemplos populares de causalidad inversa:

Fumar y la depresión es el buen ejemplo más popular de este concepto. Muchos estudios han encontrado que las personas que fuman tienden a estar más deprimidas. Por lo tanto, los investigadores pueden suponer que fumar causa depresión. Sin embargo, también es posible lo contrario, y es que la depresión obligue a las personas a fumar. Muchas personas ven el tabaquismo como una forma de controlar sus emociones.

Ingresos y Felicidad es también un buen ejemplo que establece la causalidad inversa. Los estudios de observación pueden encontrar que aquellos con mayores ingresos pueden informar que son más felices en general. Por lo tanto, los estudios pueden concluir que un mayor ingreso genera felicidad. En realidad, sin embargo, también puede darse el caso de que aquellos que son más felices puedan concentrarse mejor en su trabajo y, por lo tanto, ganar más. Así, en este caso, es la felicidad la que conduce a mayores ingresos.

El consumo de drogas y el bienestar mental también es un buen ejemplo de causalidad inversa. Los estudios observacionales pueden observar que quienes usan drogas reportan niveles más bajos de bienestar mental. Sobre esta base, los investigadores pueden suponer que el uso de drogas reduce el bienestar mental. En realidad, sin embargo, también hay posibilidades de que las personas con niveles más bajos de bienestar sean más propensas a consumir drogas. Tal caso invierte la relación habitual entre el consumo de drogas y el bienestar mental.

La pobreza y el desempleo también tienen una relación de causalidad inversa entre ellos. Para los economistas, es muy difícil responder si es la pobreza la que causa el desempleo o si el desempleo contribuye a la pobreza.  

Identificar la causalidad inversa

Identificar la causalidad inversa entre dos variables podría resultar un desafío. Sin embargo, existen algunos criterios que pueden ayudar a identificar la causalidad inversa. Estos son:

  • Si la relación o asociación entre las dos variables es grande, es más probable que tengan una causalidad inversa.
  • Si diferentes investigaciones con diferentes datos de diferentes lugares arrojan hallazgos similares, entonces la asociación puede ser una causalidad inversa.
  • La causalidad también puede existir si solo una población específica en un lugar específico desarrolla una enfermedad, sin otra explicación plausible.
  • Si las dos variables tienen una mayor exposición entre sí, también aumenta la probabilidad de causalidad inversa.

Causalidad inversa vs simultaneidad

Hay otro término que la gente a menudo confunde con causalidad inversa, y es Simultaneidad. La causalidad inversa implica que Y causa X, pero en simultaneidad Y causa X, así como X causa Y. Entonces, podemos decir que Simultaneidad se refiere a un ciclo donde cada variable tiene una relación de causa y efecto con la otra variable.

Ultimas palabras

La Causalidad Inversa es un concepto muy útil en el campo de la economía. Ayuda a los economistas a identificar las relaciones entre las variables y, en consecuencia, proponer políticas y medidas.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo se explica la causalidad inversa?

La causalidad inversa se refiere a la dirección de la relación de causa y efecto entre las dos variables. Por ejemplo, si la creencia común es que X provoca un cambio en Y, la causalidad inversa significará que es Y lo que provoca cambios en X.

¿Cuáles son ejemplos de causalidad inversa?

Los ejemplos de causalidad inversa incluyen las siguientes variables:
1. Tabaquismo y depresión
2. Ingresos y felicidad
3. Consumo de drogas y bienestar mental
4. Pobreza y desempleo

¿Cuál es la diferencia entre causalidad inversa y simultaneidad?

La causalidad inversa implica que Y causa X, pero en simultaneidad, Y causa X, así como X causa Y.
La causalidad inversa se refiere a la dirección de la relación de causa y efecto entre las dos variables, mientras que la simultaneidad se refiere a un bucle en el que cada variable tiene una relación de causa y efecto con la otra variable.

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