Korrelazioa

Zerbait gertatzen denean, denoi gustatzen zaigu zergatik gertatu den jakitea. Edo galdera egiten diogu geure buruari, behintzat. Azken urte eta erdian zer esanik ez: Zerk eragin du positiboen gorakada? Zein neurrik? Zein jokabidek? Non kutsatzen da jende gehien? Zein garaitan? Zergatik?

Badirudi denborarekin galdera horien erantzunak apurka argituz doazela. Baina beti ez da erraza kausa-efektu erlazioak ezartzea. Horretarako tresna estatistiko baliagarri bat korrelazioarena da. Korrelazioak bi daturen arteko erlazioa aztertzen du. Bi datuk zenbat eta joera antzekoagoa izan, orduan eta korrelazio handiagoa izango dute. Bistakoa da aldagai batek beste bat eragiten badu, alegia, kausa-efektu erlazio bat baldin badago, handia izango dela bien arteko korrelazioa. Baina, eta alderantziz?

Alderantziz ez du zertan beti egia izan. Eta adibideak nahi adina jar daitezke. Batzuk absurdoagoak, besteak errealagoak. Batzuk inuzenteagoak, besteak arriskutsuagoak. Bi aldagairen korrelazioa ikusten dugunean, gutxienez lau gauza gerta daitezke: Bat, izan liteke bata kausa eta bestea efektua. Bi, gerta liteke justu alderantziz izatea, kausatzat geneukana efektu eta efektutzat geneukana kausa. Hiru, gerta liteke hirugarren aldagai bat izatea korrelazio altua duten bi horien kausa komuna. Lau, kasualitate hutsez daude datuok erlazionatuta.

Bataren kasuan badago kausa-efektu erlazio bat. Ikerlariaren lana litzateke korrelazio kasu bakoitzean frogak egitea kausalitaterik badagoen egiaztatzeko. Eta hor hasten da erronka. Kasu batzuetan ezin izango da esperimenturik egin, arrazoi etikoak direla medio. Beste batzuetan baliabide faltagatik izango da, beharbada. Kontua da badirela bi, hiru eta lau kasuetako adibideak.

Datu batzuen arabera, ikasketetan ondo zebiltzan ikasleek autoestimu altua zeukatela ikusi zen. Hortik ondorioztatu zuten haurrak beraien buruaz harro egon zitezen hezi behar zirela, eta horrek ekarriko zituela emaitza onak ikasketetan. Handik urte batzuetara ikusi zen ez zela hala, eta are, hasiera batean autoestimu altua izan eta ezertan emaitza onik lortzen ez zutenen autoestimuak behera egiten zuela. Alderantziz zen, beraz, emaitza onak ziren autoestimu altuaren kausa (izatekotan).

1999an ikerketa bat argitaratu omen zuen Natur aldizkariak, gelako argia piztuta zen artean lo egiteak haurrengan miopia kasuak areagotzen zituela esanaz. Gerora jakin zen ez zela kausa argirik bataren eta bestearen artean, eta ziur aski korrelazio altua beste nonbaitetik zetorrela. Miopia genetikoa da, eta haur miopeen gurasoek tendentzia handiagoa zuten logelako argia piztuta mantentzeko bestelakoek baino.

Azkenik, gaur egun hainbeste datu dauzkagu eskura, non erraza den a priori erlaziorik ez duten datuen joeren arteko antzekotasunak topatzea. Horretara dedikatzen den talde eta web orri bat ere badago. Esaterako, Nicolas Cage-k urtero egiten dituen film kopuruak eta Estatu Batuetan itota hildako jendearen kopuruak oso portaera antzekoa dute. Gaur egun edozer justifikatzen duten teoriak aurki daitezke, baina hor kausa-efektu erlazio edo kausa komunik topatzeko imajinazio handia behar da.

Kontuz ibili behar dugu, beraz, korrelazio bat aurkezten digutenean. Kontuz, posible delako aipatutako beste hiru egoeretako baten aurrean egotea. Baina, kontuz, baita geure buruarekin ere. Litekeena delako kausa-efektu erlazio baten aurrean egotea. Eta, esan bezala, «korrelazioak ez du beti kausa inplikatzen». Baina esaldi horrek, sarri, gure ideologia eta sineskerekin bat datozen korrelazioak kausa-efektutzat onartu eta bat ez datozenak baztertzera garamatza. Eta hori arriskutsua izan daiteke.