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1.5: Causalidad y Estadística

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    El estudio PURE pareció proporcionar evidencia bastante sólida de una relación positiva entre comer grasas saturadas y vivir más tiempo, pero esto no nos dice lo que realmente queremos saber: Si comemos más grasas saturadas, ¿eso hará que vivamos más tiempo? Esto se debe a que no sabemos si existe una relación causal directa entre comer grasas saturadas y vivir más tiempo. Los datos son consistentes con tal relación, pero son igualmente consistentes con algún otro factor que causa tanto mayor grasa saturada como mayor vida útil. Por ejemplo, es probable que las personas que son más ricas coman más grasas saturadas y las personas más ricas tienden a vivir más tiempo, pero su vida más larga no se debe necesariamente a la ingesta de grasas; en cambio, podría deberse a una mejor atención médica, menor estrés psicológico, mejor calidad de los alimentos o muchos otros factores. Los investigadores del estudio PURE intentaron dar cuenta de estos factores, pero no podemos estar seguros de que sus esfuerzos eliminaran por completo los efectos de otras variables. El hecho de que otros factores puedan explicar la relación entre la ingesta de grasas saturadas y la muerte es un ejemplo de por qué las clases introductorias de estadística suelen enseñar que “la correlación no implica causalidad”, aunque el reconocido experto en visualización de datos Edward Tufte ha agregado, “pero seguro es una pista”.

    Aunque la investigación observacional (como el estudio PURE) no puede demostrar de manera concluyente las relaciones causales, generalmente pensamos que la causalidad puede demostrarse utilizando estudios que controlan y manipulan experimentalmente un factor específico. En medicina, dicho estudio se conoce como un ensayo controlado aleatorizado (ECA). Digamos que queríamos hacer un ECA para examinar si aumentar la ingesta de grasas saturadas aumenta la esperanza de vida. Para ello, tomaríamos una muestra de un grupo de personas, y luego las asignaríamos a un grupo de tratamiento (al que se le indicaría que aumentara su ingesta de grasas saturadas) o a un grupo de control (a quien se le indicaría que siguiera comiendo igual que antes). Es esencial que asignemos a los individuos a estos grupos de manera aleatoria. De lo contrario, las personas que eligen el tratamiento podrían ser diferentes de alguna manera que las personas que eligen el grupo de control; por ejemplo, es más probable que también tengan otras conductas saludables. Luego seguiríamos a los participantes a lo largo del tiempo y veríamos cuántas personas en cada grupo murieron. Debido a que aleatorizamos a los participantes a grupos de tratamiento o control, podemos estar razonablemente seguros de que no hay otras diferencias entre los grupos que confundan el efecto del tratamiento; sin embargo, todavía no podemos estar seguros porque a veces la aleatorización produce tratamiento versus control grupos que varían de alguna manera importante. Los investigadores a menudo tratan de abordar estos confundidos mediante análisis estadísticos, pero eliminar la influencia de un error de los datos puede ser muy difícil.

    Varios ECA han examinado la cuestión de si cambiar la ingesta de grasas saturadas resulta en una mejor salud y una vida más larga. Estos ensayos se han centrado en reducir las grasas saturadas debido al fuerte dogma entre los investigadores de nutrición de que las grasas saturadas son mortales; ¡la mayoría de estos investigadores probablemente habrían argumentado que no era ético hacer que las personas comieran más grasas saturadas! Sin embargo, los ECA han mostrado un patrón muy consistente: En general, no hay un efecto apreciable en las tasas de mortalidad de la reducción de la ingesta de grasas saturadas.


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