Mi timeline de Twitter (me niego a llamarlo X) es tan diversa que nada de lo humano le es ajeno, pero podría decirse que, en su mayoría, me muestra cuentas y perfiles relacionados con la estadística y la investigación científica. Hace unos días me encontré con el siguiente post:
Cualquiera que esté crónicamente en internet como yo, sabe que si un tweet recibe tantas interacciones es que algo pasa. Y normalmente, ese “algo” tiene que ver con polémica. Quien esté familiarizado con la creación e interpretación de gráficos probablemente haya notado otra cosa en primer lugar: ese número enorme en la imagen mostrando una correlación altísima (R = 0.9021).
Sin embargo, en mi caso, la sorpresa fue aún mayor cuando me fijé en las variables que se presentan como relacionadas: “Número acumulado de dosis de vacunas en el mercado” vs. “Prevalencia de casos de autismo”.
Agent Cooper… it’s happening again: Vacunas y autismo
A lo mejor al lector le suena haber escuchado algo similar a finales del siglo pasado, cuando aparecieron “estudios científicos” que afirmaban haber descubierto la causa del autismo: las vacunas.
Por si a alguien todavía le quedaba alguna duda: esa “teoría” ya fue desmentida hace años, el estudio que lo afirmaba fue retractado y su autor quedó desacreditado. Fue un escándalo enorme en la comunidad científica. Pero de eso no vamos a hablar hoy.
Aun así, ese gráfico parece mostrar lo contrario en pleno 2025.
¿Por qué parece que puede ser una nueva prueba a favor de que las vacunas sí provocan autismo?, ¿Se equivocó la comunidad científica en su momento?, ¿Estamos poniendo en riesgo a nuestros niños?
Nada de eso. Y quizá la mención a Donald Trump en el tweet sea menos inocente de lo que parece.
Pero antes de llegar a eso, aclaremos un par de cosas:
- EL AUTISMO NO ES UNA ENFERMEDAD.
- Las correlaciones no implican causalidad, porque existen las correlaciones espurias.
Para poder entender qué es una correlación espuria, primero hay que explicar qué es una correlación.
¿Correlación? ¿Seguro que no es otro tipo de relación abierta?
Podría serlo, pero no. Una correlación es un índice matemático que informa sobre la relación estadística entre dos fenómenos.
Por ejemplo, hay estudios que reportan la existencia de correlación entre la puntuación en tests de CI y el nivel socioeconómico. Una correlación puede tomar valores entre -1 y +1, siendo 0 indicativo de ausencia de relación. Cuanto más se acerca a -1 o +1, más fuerte es la correlación. El signo indica el sentido: una correlación negativa significa que la relación es inversa, mientras que una positiva indica una relación directa.
Un ejemplo de correlación inversa es el que existe entre el consumo de tabaco y la capacidad respiratoria: a mayor consumo, menor capacidad. En el caso del CI y el nivel socioeconómico, la relación suele ser directa: a mayor nivel socioeconómico, mayor probabilidad de tener un CI elevado (o viceversa).
Esto es IMPORTANTE: la correlación es bidireccional, la causalidad no. Y aquí es donde ocurre la magia (o el desastre, depende del caso).
Se dice causalidad, no casualidad
Para que exista una relación de causalidad, el fenómeno A (el antecedente) debe provocar el fenómeno B (el consecuente). Esta relación es unilateral: B no puede causar A.
Volviendo al ejemplo, podríamos investigar si un alto CI causa un alto nivel socioeconómico, o si tener un alto nivel socioeconómico causa un CI elevado. Para algunos, la primera hipótesis parece más plausible; para otros, la segunda. Pero la ciencia no puede basarse en intuiciones, debe poner ambas hipótesis a prueba mediante la experimentación.
Aquí encontramos otra idea clave: las relaciones de causalidad solo pueden estudiarse, inferirse y contrastarse mediante un diseño experimental controlado.
Mientras que la correlación puede calcularse directamente con datos, la causalidad requiere manipular el antecedente para observar cómo afecta al consecuente. Esto solo es posible mediante la experimentación.
Pero la experimentación tiene sus límites. Hay fenómenos que no se pueden manipular éticamente, como es el caso de las lesiones cerebrales. No podemos provocar lesiones en pacientes sanos; solo podemos estudiar a quienes ya las tienen. Y estas lesiones variarán mucho entre individuos, lo que complica establecer relaciones causales sólidas. Por eso, en ciencia, es difícil encontrar estudios que demuestren de forma definitiva una relación causal.
Bien, ya hemos aclarado lo fundamental: correlación no es causalidad. Pero, entonces, ¿qué son las correlaciones espurias?
La estadística, más castiza que la Violetera
“¿Qué tiene que ver el tocino con la velocidad?”
Es, sin duda, una de las frases más castizas y también la más adecuada para explicar qué es una correlación espuria. Esta expresión la usamos para evidenciar lo absurda que puede ser la relación que alguien establece entre dos fenómenos que, en realidad, no tienen nada que ver.
Pero si codificáramos esa frase en un Excel y calculáramos una correlación, podrían pasar dos cosas:
- La relación es, efectivamente, nula (correlación = 0).
- Sorprendentemente, aparece una correlación alta (por ejemplo, -0.89).
Imaginemos lo segundo: a mayor consumo de tocino, menor velocidad de desplazamiento. Intrigado, el investigador plantea una hipótesis: una persona que corre a 12 km/h, tras seguir una dieta basada en tocino, pasa a correr a 7 km/h. Realiza el experimento y el voluntario corre a 11 km/h. ¿Qué ha pasado?
La correlación daba una señal clara, pero los resultados no fueron tan extremos como se esperaba. Esto es porque la correlación es una ilusión, y no cuenta toda la historia. Puede haber un tercer factor que no estamos considerando.
Por ejemplo, el sujeto pudo haber usado zapatillas de fibra de carbono que practicamente le hacen volar y el experimentador no lo sabía. En este caso, el tocino no sería el único “culpable”. Esto es una correlación espuria.
That graph is so crazzzzy (and real)!! Love her!!!!
Y sí, existen correlaciones espurias entre fenómenos totalmente absurdos. De verdad.
Una de mis favoritas es la del calentamiento global y el número de piratas. A medida que ha disminuido el número de piratas desde el siglo XVIII, ha aumentado la temperatura global. Esto sugiere una “correlación negativa”: menos piratas = más calentamiento global. ¿Significa eso que si aumentamos los piratas se enfriará el planeta? No. Porque… CORRELACIÓN NO IMPLICA CAUSALIDAD.
Y porque ya sabemos cuál es la causa real del calentamiento global. Aunque los pastafaristas (sí, existe) usan este argumento de los piratas para legitimar su religión. ¿Cómo? No tengo idea. Si no sabes de qué estoy hablando, googlealo, no tiene desperdicio.
Otro ejemplo loco: el número de películas protagonizadas por Nicolas Cage correlaciona con el número de inspectores de seguridad de transporte en Dakota del Norte. ¡Correlación de 0.902!
Si tienes curiosidad por descubrir que otras muchas correlaciones locas pero reales se dan en el mundo, la web 👉 https://www.tylervigen.com/spurious-correlations está plagada de ellas.
Yo ya paso más tiempo aquí que en Tik Tok.
Nuevo álbum de Lana del Rey: Ultrafascism
Es broma, más bien esa es la próxima era de Kanye West. Pero no nos desviemos.
A estas alturas, creo que no hace falta insistir más en por qué el post del principio no solo no demuestra nada, sino que es engañoso y deshonesto. Es más, tiene un claro trasfondo político. ¿Si no, a qué viene la mención a Donald Trump?
Ese tweet refuerza un discurso que atenta contra las personas con autismo y da alas al movimiento antivacunas.
Si te interesa cómo el mal uso del conocimiento científico y la mala interpretación de los datos se utiliza para legitimar discursos ideológicos dañinos, te recomiendo este vídeo de @aldemial (En Twitter y en Youtube):
Por si algún día te toca defender que los progres no estamos locos. Que, tal y como va el patio… nos va a tocar más pronto que tarde.
El que saca la ciencia pa enseñarla (mal) es un parguela
Yo más que una pregunta tengo un par de reflexiones respecto al tweet que ha inspirado este texto.
Profesionalmente, me sigue sorprendiendo la escasa formación en metodología básica de muchos investigadores. En ciencia, cabe preguntarse hasta qué punto uno es responsable de su propia ignorancia. No se trata de culpar por no saberlo todo —nadie lo sabe—, pero sí de reconocer que, en cierto momento, la falta de formación deja de ser una carencia y se convierte en negligencia. Y la negligencia, cuando es persistente y consciente, sí te hace culpable. De lo contrario, no solo queda en entredicho la calidad del trabajo, sino la honestidad, que es aún peor.
Personalmente, me cabrea que se aprovechen del desconocimiento general en estadística para difundir y reforzar discursos y políticas inhumanas. O quizá lo que más me cabrea es que estos casos revelan los frágiles y escasos cortafuegos que tenemos frente a la desinformación, especialmente cuando se disfraza de ciencia. En estos contextos, las mentiras actúan como espejos: nos muestran las grietas en la educación lógico-científica de nuestra sociedad. No sé en qué punto del sistema educativo se tuercen los ladrillos de las barreras que deberían protegernos de los argumentos tramposos, pero la barra niveladora no miente: están torcidos.
Y conviene recordarlo, porque cuando los datos se manipulan, las consecuencias no son estadísticas: son humanas.