1.14: Causa e Efeito

Embora as variáveis às vezes sejam correlacionadas porque uma causa a outra, também pode ser que algum outro fator, uma variável de confusão, esteja realmente causando o movimento sistemático em nossas variáveis de interesse. Por exemplo, à medida que as vendas de sorvete aumentam, também aumenta a taxa geral de criminalidade. É possível que se entregar ao seu sabor favorito de sorvete possa levá-lo a uma onda de crimes? Ou, depois de cometer um crime, você acha que pode decidir se presentear com um cone?

Não há dúvida de que existe uma relação entre sorvete e crime (por exemplo, Harper, 2013), mas seria muito tolo decidir que uma coisa realmente causou a ocorrência da outra. É muito mais provável que as vendas de sorvete e as taxas de criminalidade estejam relacionadas à temperatura externa. Nesse caso, a temperatura é uma variável de confusão que pode explicar a relação entre as duas variáveis. Quando a temperatura está quente, há muitas pessoas fora de suas casas, interagindo umas com as outras, irritando-se umas com as outras e, às vezes, cometendo crimes. Além disso, quando está quente lá fora, é mais provável que procuremos uma guloseima fresca como sorvete. Como determinamos se existe de fato uma relação entre duas coisas? E quando há uma relação, como podemos discernir se ela é atribuível à coincidência ou causalidade?

Mesmo quando não podemos apontar para variáveis de confusão claras, não devemos assumir que uma correlação entre duas variáveis implica que uma variável causa mudanças em outra. Isso pode ser frustrante quando uma relação de causa e efeito parece clara e intuitiva. Pense na American Cancer Society e como seus projetos de pesquisa foram algumas das primeiras demonstrações da ligação entre tabagismo e câncer. Parece razoável supor que fumar causa câncer, mas se estivéssemos limitados à pesquisa correlacional, estaríamos ultrapassando nossos limites ao fazer essa suposição.

Infelizmente, as pessoas erroneamente fazem afirmações de causalidade em função de correlações o tempo todo. Tais alegações são especialmente comuns em anúncios e notícias. Por exemplo, pesquisas recentes descobriram que as pessoas que comem cereais regularmente alcançam pesos mais saudáveis do que aquelas que raramente comem cereais (Frantzen, Treviño, Echon, Garcia-Dominic e DiMarco, 2013; Barton et al., 2005). Adivinhe como as empresas de cereais relatam essa descoberta. Comer cereais realmente faz com que um indivíduo mantenha um peso saudável, ou existem outras explicações possíveis, como, por exemplo, alguém com peso saudável é mais propenso a comer regularmente um café da manhã saudável do que alguém que é obeso ou alguém que evita refeições na tentativa de fazer dieta? Embora a pesquisa correlacional seja inestimável na identificação de relações entre variáveis, uma grande limitação é a incapacidade de estabelecer causalidade. Os psicólogos querem fazer declarações sobre causa e efeito, mas a única maneira de fazer isso é realizar um experimento para responder a uma pergunta de pesquisa. Experimentos científicos incorporam métodos que eliminam ou controlam explicações alternativas, que permitem aos pesquisadores explorar como as mudanças em uma variável causam mudanças em outra variável.

Correlações ilusórias

A tentação de fazer declarações errôneas de causa e efeito com base em pesquisas correlacionais não é a única maneira pela qual tendemos a interpretar mal os dados. Também tendemos a cometer o erro de correlações ilusórias, especialmente com observações assistemáticas. Correlações ilusórias, ou falsas correlações, ocorrem quando as pessoas acreditam que existem relações entre duas coisas quando tal relação não existe. Uma correlação ilusória bem conhecida é o suposto efeito que as fases da lua têm no comportamento humano. Muitas pessoas afirmam apaixonadamente que o comportamento humano é afetado pela fase da lua e, especificamente, que as pessoas agem de forma estranha quando a lua está cheia.

Não há como negar que a lua exerce uma influência poderosa em nosso planeta. O fluxo e refluxo das marés do oceano estão intimamente ligados às forças gravitacionais da lua. Muitas pessoas acreditam, portanto, que é lógico que também sejamos afetados pela lua. Afinal, nossos corpos são em grande parte compostos de água. Uma meta-análise de quase 40 estudos demonstrou consistentemente, no entanto, que a relação entre a lua e nosso comportamento não existe (Rotton & Kelly, 1985). Embora possamos prestar mais atenção ao comportamento estranho durante a fase cheia da lua, as taxas de comportamento estranho permanecem constantes ao longo do ciclo lunar.

Por que estamos tão aptos a acreditar em correlações ilusórias como essa? Muitas vezes lemos ou ouvimos sobre eles e simplesmente aceitamos as informações como válidas. Ou temos um palpite sobre como algo funciona e, em seguida, procuramos evidências para apoiar esse palpite, ignorando evidências que nos diriam que nosso palpite é falso; Isso é conhecido como viés de confirmação. Outras vezes, encontramos correlações ilusórias com base nas informações que vêm mais facilmente à mente, mesmo que essas informações sejam severamente limitadas. E embora possamos nos sentir confiantes de que podemos usar essas relações para entender e prever melhor o mundo ao nosso redor, as correlações ilusórias podem ter desvantagens significativas. Por exemplo, pesquisas sugerem que correlações ilusórias – nas quais certos comportamentos são atribuídos de forma imprecisa a certos grupos – estão envolvidas na formação de atitudes preconceituosas que podem levar a comportamentos discriminatórios (Fiedler, 2004).

Este texto foi adaptado de OpenStax, Psicologia. OpenStax CNX.