Correlación no es causalidad: Aprenda a evitar las 5 trampas en las que caen hasta los profesionales

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una visión de la distinción entre correlación y causalidad, dirigida a lectores con cierta familiaridad con la estadística. Es apreciado por su claridad, sencillez y ejemplos prácticos, pero es criticado por ser excesivamente simplista y carecer de profundidad.

Fácil de leer y comprender, explicaciones lógicas, ejemplos prácticos del mundo real, sirve como un buen recordatorio de errores estadísticos comunes, cubre sucintamente conceptos importantes.

Considerado demasiado básico y no lo suficientemente profundo para algunos lectores, percibido como excesivamente caro para su extensión, algunos críticos cuestionan la experiencia del autor.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Correlation Is Not Causation: Learn How to Avoid the 5 Traps That Even Pros Fall Into

Contenido del libro:

Correlación no es causalidad. Tú lo sabes y yo lo sé, y sin embargo hay que recordárnoslo constantemente porque parece que no podemos evitar equivocarnos.

¿Cuántas veces has oído a alguien muy inteligente decir algo como "vaya, esta correlación tiene un valor p de 0,000001, así que A debe ser la causa de B..."? No es culpa nuestra, somos humanos. Buscamos explicaciones a los patrones y acontecimientos que ocurren a nuestro alrededor, y si algo desafía la lógica, intentamos encontrar una razón por la que pueda tener sentido. Si algo no cuadra, nos lo inventamos.

De acuerdo, si correlación no implica necesariamente causalidad, debe haber una razón para ello, y debe haber algo que esté causando lo que observamos.

De eso trata este libro. Si descubrimos una correlación entre un par de variables, hay cinco alternativas a que una sea la causa directa de la otra, y en este libro desenmascararemos las cinco.

Luego, una vez que comprendamos cada una de estas alternativas, formularemos un plan para descubrir si tenemos un vínculo causal directo o si hay alguna otra explicación. Correlación no es causalidad explica cómo comprobar sistemáticamente las cinco trampas más comunes de correlación-causalidad en las que caen (ocasionalmente) incluso los profesionales. Aprenderemos a crear estrategias para analizar los datos e interpretar los resultados de forma fácil de entender.

Lo mejor de todo es que no hay jerga técnica ni estadística: está escrito en un inglés sencillo. Está repleto de ejemplos visualmente intuitivos y no hace suposiciones sobre su experiencia previa con correlaciones - en resumen, es perfecto para principiantes Descubra el mundo de la correlación y la causalidad. Consiga este libro HOY MISMO.