Causa y efecto

En este post encontrarás en qué consiste una relación de causa y efecto. Así pues, encontrarás el significado de causa y efecto, ejemplos de relaciones de causalidad y cuáles son los diferentes tipos de causas. Además, podrás ver cuál es la diferencia entre causalidad y correlación.

¿Qué es la relación de causa y efecto?

La relación de causa y efecto (o relación de causalidad) es aquella en la que un acontecimiento sucede debido a que ha ocurrido otro acontecimiento. El primer acontecimiento que provoca el otro es la causa, mientras que el segundo acontecimiento es el efecto o consecuencia.

Por lo tanto, el efecto depende tanto lógicamente como cronológicamente de la causa, pues es necesario que la causa suceda antes que el efecto y además el efecto solo se producirá cuando ocurra la causa.

Ten en cuenta que una causa puede tener más de un efecto, es decir, un acontecimiento puede tener varias consecuencias. Asimismo, un efecto puede tener más de una causa, de modo que el efecto necesite varios acontecimientos para suceder o que tan solo uno de los muchos posibles ya provoque el efecto.

La relación de causa y efecto también se conoce como ley de causa y efecto.

Ejemplos de causa y efecto

Después de ver la definición de la relación de causa y efecto, vamos a ver varios ejemplos de causalidad para acabar de entender el concepto.

  • Una temperatura por debajo de los 0ºC (causa) provoca que el agua se congele (efecto).
  • La fuerza de la gravedad (causa) es la causante que cuando lanzamos un objeto al aire luego caiga al suelo (efecto).
  • Si no regamos una planta durante un periodo de tiempo largo (causa), esta morirá por falta de agua (efecto).
  • Caminar bajo la lluvia (causa) tiene como consecuencia mojarte (efecto).
  • Un alumno ha sacado muy buena nota en un examen (efecto) porque ha estudiado mucho (causa).
  • Cuando una persona está mucho tiempo en la playa sin usar protección solar (causa) se quema la piel (efecto).

Tipos de causas

Las causas se pueden clasificar en los siguientes tipos:

  • Causas necesarias: la ocurrencia del efecto implica necesariamente la ocurrencia del fenómeno causante. No obstante, que la causa tenga lugar no significa que deba ocurrir el efecto.
  • Causas suficientes: la ocurrencia del fenómeno causante implica necesariamente la ocurrencia del efecto. Sin embargo, la ocurrencia del efecto no implica la ocurrencia de la causa, pues el efecto puede haber sido provocado por otra causa distinta.

Diagrama de causa y efecto

El diagrama de causa y efecto es un diagrama que sirve para estudiar las causas de un problema. En concreto, el diagrama de causa y efecto es un esquema en el que se representan todas las causas de un problema para analizarlo y poder corregirlo.

El diagrama de causa y efecto también se conoce como diagrama de Ishikawa diagrama de pescado o diagrama de espina de pescado por su forma.

En gestión de calidad, el diagrama de causa y efecto es un tipo de diagrama muy importante, pues se considera una de las siete herramientas básicas del control de calidad.

El diagrama de causa y efecto fue creado en 1943 y se popularizó en la década de 1960 debido a Kaoru Ishikawa, por eso recibe el nombre de diagrama de Ishikawa.

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Causa y correlación

Es importante distinguir los conceptos de relación de causalidad y correlación pues es fácil confundirse, de hecho, a menudo personas con poco conocimiento de estadística se equivocan y determinan que un fenómeno es la causa de otro cuando en realidad solamente están correlacionados. Por eso en este apartado veremos cuál es la diferencia entre causa y correlación.

En primer lugar, vamos a definir qué es la correlación. Imagina que observas dos cosas que suceden al mismo tiempo con frecuencia, como el aumento de ventas de helados y el número de ahogamientos en piscinas. Siempre que hace calor, la gente tiende a comprar más helados y, al mismo tiempo, más personas están en la piscina. En este caso hay una correlación positiva: cuando una cosa sube, la otra también lo hace. Sin embargo, esto no significa que comer helado cause ahogamientos, así pues, la correlación simplemente señala que hay una relación, pero no necesariamente una relación de causa y efecto.

Por otro lado, tal y como se ha explicado a lo lardo de este post, la causalidad implica que una cosa realmente causa la otra. Siguiendo con nuestro ejemplo, podríamos decir que el aumento de las temperaturas (causa) provoca el aumento tanto en las ventas de helados como en el número de personas en la piscina (efectos). En este caso existe una relación de causalidad porque hay una conexión directa de causa y efecto, no solo una coincidencia temporal.

En este sentido, es importante tener en cuenta los factores de confusión, los cuales distorsionan la relación de asociación entre otras dos variables. Los factores de confusión conducen a pensar que la causa de un efecto es una variable que está relacionada con la variable que realmente es la causante del efecto.

Así pues, en una investigación se puede confundir la variable que causa el problema con otra variable que está relacionada, lo que nos lleva a concluir una relación de causa-efecto falsa. Esto se conoce como sesgo de confusión.

Siguiendo con el mismo ejemplo, el consumo de helado no es la causa de los ahogamientos en piscinas, sino que simplemente los dos factores aumentan porque en verano la gente compra más helados y va más a la piscina.

En definitiva, que dos variables estén relacionadas no significa que una sea la causa de la otra, sino que simplemente cuando el valor de una variable cambia también lo hace la otra variable, sea por el motivo que sea. Para determinar que una variable es la causa de otra, es importante llevar a cabo una investigación, pues que las dos variables estén correlacionadas no es suficiente.

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