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Causalidad y correlación

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**Causalidad y correlación en Sanamente** **Introducción** En este documento se exploran los conceptos de causalidad y correlación en el contexto de Sanamente, un dispositivo de salud mental que acompaña al cliente las 24 horas. Se presentan ejemplos de cómo identificar relaciones causales y correlacionales en los datos de Sanamente, y se discuten los errores comunes que se pueden cometer al interpretar estas relaciones. **1. Diferenciando causalidad y correlación** **1.1 Causalidad** * **Definición:** La causalidad implica una relación de causa y efecto entre dos variables. La variable causal (causa) produce un cambio en la variable de resultado (efecto). * **Ejemplo en Sanamente:** Un programa personalizado para usuarios con trastornos de depresión y ansiedad podría tener un efecto causal positivo sobre sus conductas, mejorando sus métricas de salud mental. **1.2 Correlación** * **Definición:** La correlación indica una asociación o relación estadística entre dos variables, sin establecer necesariamente una relación de causa y efecto. * **Ejemplo en Sanamente:** Se observa una correlación entre los promedios de actividad física y los índices de estrés, donde a mayor actividad física, menor es el nivel de estrés. **2. Identificando relaciones causales** **2.1 Experimentos controlados** * **Descripción:** Un método para establecer causalidad es realizar un experimento controlado donde se asigna aleatoriamente a los participantes a un grupo de tratamiento (que recibe la intervención) o a un grupo de control (que no recibe la intervención). * **Ejemplo en Sanamente:** Se puede realizar un experimento controlado para evaluar la efectividad del programa personalizado para trastornos de depresión y ansiedad, comparando los resultados del grupo de tratamiento con los del grupo de control. **2.2 Análisis observacional** * **Descripción:** El análisis observacional busca identificar patrones en datos existentes para inferir relaciones causales. Se deben controlar variables de confusión que puedan afectar la relación entre las variables de interés. * **Ejemplo en Sanamente:** Se puede analizar la relación entre la caída en las horas de socialización y el cambio de comportamiento de los usuarios, controlando variables como el estado de ánimo, el nivel de estrés y los cambios en el entorno social. **3. Errores comunes al interpretar relaciones** **3.1 Falacia post hoc ergo propter hoc** * **Definición:** Atribuir erróneamente una relación de causa y efecto a dos eventos que ocurren uno después del otro, sin considerar otras posibles explicaciones. * **Ejemplo en Sanamente:** Suponer que la mejora en la salud mental de los usuarios se debe únicamente al uso de Sanamente, sin considerar otros factores como cambios en el estilo de vida o la medicación. **3.2 Error de confusión** * **Definición:** No considerar o controlar variables de confusión que pueden afectar la relación entre las variables de interés, lo que lleva a conclusiones erróneas. * **Ejemplo en Sanamente:** Atribuir la caída en las horas de socialización de los usuarios únicamente a un problema de salud mental, sin considerar otras posibles causas como cambios en el trabajo o en las relaciones personales. **3.3 Multicolinealidad** * **Definición:** La presencia de alta correlación entre variables independientes en un modelo estadístico, lo que dificulta la identificación de la verdadera causa de un efecto. * **Ejemplo en Sanamente:** Intentar explicar el cambio de comportamiento de los usuarios únicamente por la variable "horas de sueño", sin considerar otras variables relevantes como la actividad física o el estado de ánimo. **3.4 Selección sesgada** * **Definición:** Ocurre cuando la muestra de estudio no es representativa de la población objetivo, lo que puede llevar a conclusiones sesgadas y poco generalizables. * **Ejemplo en Sanamente:** Asumir que los resultados observados en los usuarios de Sanamente son aplicables a toda la población, sin considerar las características específicas de este grupo, como su interés en la salud mental. **4. Análisis de un caso: Cambio en las horas de socialización** **Descripción del caso:** Un grupo de usuarios en Sanamente ha experimentado una reducción significativa en sus horas de socialización semanal. **Tarea:** Identificar el posible efecto de este cambio de comportamiento y considerar otras variables correlacionadas. **Posibles efectos:** * **Aislamiento social:** La reducción en la interacción social podría conducir a sentimientos de soledad, depresión y ansiedad. * **Deterioro de las relaciones:** La falta de contacto con amigos y familiares podría dañar las relaciones interpersonales. * **Empeoramiento de la salud mental:** El aislamiento social y el deterioro de las relaciones podrían tener un impacto negativo en la salud mental general de los usuarios. **Posibles variables correlacionadas:** * **Nivel de estrés:** Los usuarios con altos niveles de estrés podrían evitar las interacciones sociales. * **Cambios en el estilo de vida:** Factores como un nuevo trabajo, una mudanza o problemas personales podrían estar afectando el tiempo disponible para socializar. * **Uso de tecnología:** Un aumento en el uso de redes sociales o videojuegos podría estar reemplazando la interacción social en persona. **Recomendaciones para el análisis:** * **Recopilar datos adicionales:** Obtener información sobre el estado de ánimo, el nivel de estrés, los cambios en el estilo de vida y el uso de tecnología de los usuarios para identificar posibles correlaciones. * **Realizar entrevistas:** Hablar con los usuarios para comprender mejor sus experiencias y las razones detrás del cambio en sus horas de socialización. * **Comparar con grupos de referencia:** Analizar si la reducción en las horas de socialización es similar a la observada en la población general o en grupos con características similares. **Conclusión:** Es importante realizar un análisis exhaustivo para comprender las causas y los posibles efectos de la reducción en las horas de socialización de los usuarios de Sanamente. Al identificar las variables correlacionadas y recopilar datos adicionales, se puede obtener una comprensión más precisa de la situación y desarrollar estrategias de intervención adecuadas para ayudar a los usuarios. **Reflexión adicional:** El análisis de la causalidad y la correlación en los datos de salud mental es un desafío complejo que requiere una combinación de métodos estadísticos, análisis observacional y comprensión del contexto individual y social de los usuarios. Sanamente, como herramienta de salud mental, debe estar atenta a estos desafíos y utilizar metodologías rigurosas para interpretar sus datos y ofrecer recomendaciones precisas y efectivas a sus usuarios. **Es importante recordar que este análisis es solo un ejemplo y que la situación real de los usuarios de Sanamente puede ser más compleja.** Se recomienda la colaboración con profesionales de la salud mental para realizar evaluaciones e intervenciones individualizadas.
Causa: Disminución en las horas de socialización. Efecto: Las consecuencias de no relacionarnos con otras personas, ya sean familiares, pareja, amigos, compañeros del trabajo, debe tener un montón de efectos negativos en la salud mental. Digo "debe" porque realmente no conozco sus efectos, pero hay un estudio en Harvard que determinó que unas de las claves para una vida feliz es tener **relaciones sociales significativas**. Por lo que, no tener relaciones sociales significativas y de calidad podría causar infelicidad. Ahora bien, las causas de una disminución en las horas de socialización pueden ser variadas: * Periodo de exámenes. * Alta carga laboral. * Estación del año (invierno). * Uso excesivo de redes sociales
Excelente clase 👩‍💻
**¿Cuáles podrían ser los efectos de la disminución de los minutos de socialización de estos usuarios?** Es posible que estos usuarios se estén aislando de sus conocidos, amigos o familiares. Se ha demostrado que la socialización y la interacción humana mejora la salud mental de las personas y desarrollar relaciones humanas de calidad mejora la calidad de la vida de las personas. Estos usuarios, podrían conducir a pensamientos negativos, intrusivos y depresión. **¿Qué otras variables podrían estar correlacionadas?** 1\. Es necesario considerar su estado de salud física. Un contagio o malestar físico puede estar requiriendo que estos usuarios necesiten pasar tiempo de descanso. 2\. Horas de sueño: Evaluar la calidad del sueño y la cantidad de horas de descanso. Dormir menos de lo mínimo necesario puede elevar los niveles de cortisol y limitar nuestra capacidad para manejar relaciones sociales. 3\. Niveles de estrés: la cantidad de trabajo o las responsabilidades pueden estar ocupando más tiempo y atención de lo usual. Lo cual dejaría más agotados a los usuarios. 4\. Tonos de voz que se monitorean con las personas que hablan: Pudiera tener discusiones o enemistades con sus relaciones actuales lo que resultaría en menos tiempo de conversación. 5\. Ubicación: ¿Están en casa? ¿Salieron de viaje?
Para el caso de Sanamente, quizás debería considerar un programa de meditación, del tipo mindfulness. Dado que un trastorno mental es la consecuencia final, gatillada por un trastorno del sueño. Tranquilizar la mente, es el primer desafío, eso puede evitar un cuadro de ansiedad, que empuje a un paciente a revisar su celular hasta altas horas de la noche, interrumpiendo la producción de melatonina, sobreestimulando la visión. Esa situación, sostenida en el tiempo ocasionará trastorno del sueño y una eventual enfermedad mental. Sin embargo, lo que gatilló el problema fue el mal manejo de la ansiedad. (causa raíz) Qué podría ofrecer Sanamente? Podría monitorear el índice de la hormona del stress del paciente, esto podría ser a través de un parche que envíe la señal a través de IoT. Sanamente podría recopilar datos y recomendar al paciente visitar a un médico especialista.
Esta clase me gusto. Me encanta aplicar la lógica a un diccionario, donde se puede explicar un caso y relación, con un lenguaje que puede tener más garbo y elegancia a la hora de presentar...
Esta explicación de chatGPT sobre la diferencia entre causalidad y correlación me ayudo a entender mucho mejor los conceptos. Se las comparto por si les sirve: ### 1. **Correlación**: La **correlación** se refiere a una relación estadística entre dos variables, es decir, cuando dos cosas tienden a variar juntas. Sin embargo, **correlación no implica causalidad**. Es decir, aunque dos variables estén correlacionadas, no significa necesariamente que una cause a la otra. Puede haber una relación entre ellas por otras razones, o simplemente ser una coincidencia. #### Ejemplo de correlación: Supongamos que en un análisis de ventas de helados, se observa que las ventas de helados aumentan al mismo tiempo que aumentan las tasas de ahogamientos en una playa cercana. Esto podría dar lugar a una **correlación positiva** entre las dos variables. **Interpretación errónea**: Una conclusión incorrecta sería pensar que vender más helados **causa** más ahogamientos. **La verdadera explicación**: La causa real podría ser que en los días calurosos, las personas compran más helados y, al mismo tiempo, más personas se meten al agua, lo que aumenta el riesgo de ahogamientos. En este caso, el calor es el factor común que explica ambas situaciones. ### 2. **Causalidad**: La **causalidad**, por otro lado, se refiere a una relación en la que una variable **realmente causa** un cambio en otra. Si A causa B, entonces cambiar A llevará a un cambio en B. #### Ejemplo de causalidad: Un caso común de causalidad es el **efecto del ejercicio en la salud**. Si un estudio muestra que hacer ejercicio regularmente reduce el riesgo de enfermedades cardiovasculares, esta relación es causal. **Interpretación correcta**: El ejercicio mejora la salud cardiovascular porque el aumento de la actividad física afecta positivamente al sistema circulatorio, reduciendo factores de riesgo como la presión arterial alta. ### En el contexto de toma de decisiones basadas en datos: 1. **Correlación**: * Cuando basamos decisiones solo en correlaciones, podemos tomar decisiones equivocadas. Por ejemplo, una empresa que observe que cuando sus empleados trabajan más horas, las ventas aumentan. Podría pensar que aumentar las horas de trabajo **causa** un incremento en las ventas, lo cual no es necesariamente cierto. Podría ser que las horas extras solo ocurran cuando la empresa tiene proyectos urgentes, y lo que realmente está impulsando las ventas es la **alta demanda** del mercado. * **Decisión errónea**: La empresa decide aumentar las horas laborales de todos sus empleados pensando que las ventas aumentarán, pero no está considerando otros factores que influyen en las ventas. 2. **Causalidad**: * Tomar decisiones basadas en causalidad es más confiable, pero requiere pruebas más rigurosas. Un buen ejemplo sería un hospital que analiza los efectos de un nuevo medicamento para reducir el colesterol. Si los datos muestran que el medicamento **causa** una mejora significativa en los niveles de colesterol, el hospital puede tomar la decisión de prescribirlo a más pacientes con esa condición. * **Decisión correcta**: El hospital toma la decisión basada en un análisis de causalidad y mejora la salud de sus pacientes. ### En resumen: * **Correlación**: Relación entre dos variables, pero no implica que una cause la otra. * **Causalidad**: Una variable **realmente** causa un cambio en la otra. En la toma de decisiones basadas en datos, es crucial entender esta diferencia. Las decisiones basadas solo en correlaciones pueden ser engañosas y llevar a conclusiones incorrectas, mientras que las decisiones basadas en causalidad, aunque más difíciles de establecer, son mucho más confiables
### **ANÁLISIS DE SANAMENTE SOBRE TRASTORNOS DE SALUD MENTAL** **1. Identificación del problema y creación del programa** * **Problema identificado**: Gran cantidad de personas con trastornos de depresión y ansiedad. * **Solución propuesta**: Crear un programa personalizado para mejorar su conducta. * **Metodología**: * Dividir a los participantes en dos grupos: * **Grupo de tratamiento**: Recibe el programa personalizado. * **Grupo de control**: No recibe el programa. * Monitorear los cambios en ambos grupos durante un mes. **2. Resultados tras un mes** * **Grupo de tratamiento**: Mejora significativa en las conductas asociadas a los trastornos. * **Grupo de control**: Sin cambios observables. * **Conclusión**: El programa tiene un impacto positivo, confirmando una relación de causa (programa) y efecto (mejora en la salud mental). ### **RELACIÓN ENTRE ACTIVIDAD FÍSICA Y ESTRÉS** * **Hallazgo**: A mayor actividad física, menores niveles de estrés. * **Tipo de relación**: Correlación inversa. * **CORRELACIÓN**: Dos variables están relacionadas pero no necesariamente una causa el cambio de la otra. * **Causalidad**: No demostrada en este caso; requiere análisis más profundos. ### **CÓMO IDENTIFICAR UN EFECTO CAUSAL** * **Técnicas principales**: 1. **Pruebas controladas**: * Comparar un grupo de tratamiento con un grupo de control. * Ejemplo: Validar el impacto de un programa aplicado únicamente al grupo de tratamiento. 2. **Análisis observacional**: * Identificar y eliminar variables confusas que podrían influir en los resultados. * Ejemplo: Comprobar que un trastorno no se debe a factores no relacionados. ### **ERRORES COMUNES AL INTERPRETAR LA CAUSALIDAD** 1. **Falacia "post hoc ergo propter hoc"**: * Suponer que un evento causa otro solo porque ocurre antes. * Ejemplo: Asumir que un usuario mejora solo por usar Sanamente sin validarlo con pruebas. * **Solución**: Realizar pruebas con grupos de tratamiento y control. 2. **Confusión**: * Ignorar otras variables influyentes, generando un efecto causal falso. * Ejemplo: Relacionar trastornos solo con falta de sueño sin analizar otros factores. * **Término técnico**: Multicolinealidad. 3. **Selección sesgada**: * Asumir que los resultados de un público específico representan a toda la población. * Ejemplo: Sobreestimar la eficacia del programa basándose únicamente en los clientes de Sanamente. * **Solución**: Evitar extrapolar los resultados a toda la población.
* **Correlación:** Es útil para descubrir relaciones y generar hipótesis. * **Causalidad:** Es esencial para tomar decisiones informadas y diseñar intervenciones efectivas. **Efecto: Impacto del cambio en la socialización** La reducción en los minutos de interacción puede tener varios efectos sobre el usuario, como: **Mayor aislamiento social:** Puede aumentar el riesgo de ansiedad, depresión o sensación de desconexión. **Disminución del bienestar emocional:** La socialización es clave para la salud mental, y la reducción podría afectar su estado emocional. **Cambio en el uso de la app:** Menor tiempo de socialización puede estar vinculado con una reducción general en el tiempo que pasan en la aplicación.
Excelente clase, vi una materia de evaluación de impacto en mi pregrado de economía y esta clase me trajo recuerdos, cuando hablo sobre el grupo control y tratamiento.
En estadistica los 'confounders' son el dolor de cabeza principal al momento de disenar experimentos, en particular, las menos horas de socializacion puede tener un grafo mixto de causas multicolineares donde podemos partir desde a mas horas de trabajo menor horas de socializacion hasta menor rendimiento -> falta de autoestima -> ansiedad social y sintomas depresivos -> menos socializacion.
Es importante esto de que Correlación no es necesariamente causalidad.
El caso presentado implica un grupo de usuarios que ha reducido su tiempo de socialización de 200 a 50 minutos por semana, y se busca determinar el efecto de esta reducción en su comportamiento. En este caso, la caída en las horas de socialización podría estar correlacionada con diversos factores que deben considerarse para sacar conclusiones más acertadas: * **Efecto potencial**: Una posible consecuencia de esta caída en la socialización podría ser un aumento en el sentimiento de aislamiento, lo que puede contribuir a un empeoramiento de los síntomas de depresión o ansiedad. La reducción del tiempo social puede afectar la salud mental de manera significativa, ya que la interacción social es un factor protector frente a trastornos mentales. * **Otras variables correlacionadas**: 1. **Cambios en el patrón de sueño**: La menor socialización podría estar acompañada por alteraciones en las horas de descanso. 2. **Aumento en el uso de redes sociales**: Menos interacción física podría estar correlacionada con un mayor tiempo en redes, lo que podría afectar negativamente la salud mental. 3. **Nivel de estrés o cargas laborales**: Un aumento en el estrés laboral o personal podría reducir el tiempo disponible para socializar. 4. **Cambios en el estado de ánimo**: La caída en la socialización podría ser consecuencia de un empeoramiento del estado emocional (ansiedad, depresión). Este tipo de análisis requiere estudiar las correlaciones entre múltiples factores para evitar llegar a conclusiones precipitadas y para diferenciar entre correlación y causalidad.
En respuesta a la consulta planteada en el video sobre los posibles efectos de ***Disminuir las horas de socialización,*** propondría los siguientes: 1. Mayor propensión a dormir menos 2. Mayor propensión a sentirse solo(a) 3. Mayor propensión a no salir del apartamento 4. Mayor propensión a no continuar con el tratamiento. ¿Qué otras variables pudiesen estar correlacionadas a la disminución en un 25% de las horas de socialización? En mi caso, yo verificaría: 1. Horas en Social Media 2. Horas de Sueño 3. Posible cambio en medicamentos 4. Época del Año-en invierno probablemente tendremos menos deseo de socializar Agradeciendo sus comentarios. AGGR
Gracias
Definitivamente se le debe proporcionar al usuario la forma de recolección, tratamiento y salva guarda de su información, no solo mediante un documento, sino con pruebas y ejemplos concretos.
Puede ser que sencillamente conocieron a alguien y comenzaron un vínculo amoroso y por ese motivo esos 150 minutos deciden pasarlo entre ellos y no con otras personas de la app.
* ¿Cuál podría ser el efecto de este comportamiento? * Causa: Caída de tiempo socializando * Efecto: Mayor nivel de estrés. * Otras variables que pueden estar correlacionadas con la caída en la socialización. * Puede ser la “epoca” en la que las empresas tienen que reportar resultados trimestrales ➡️ No les queda tanto tiempo como antes para socializar. Tocaría analizar si esa tendencia se mantiene en el tiempo; o si esta reducción de horas socializando había pasado antes.
post hoc ergo propter hoc: Falacia de la falsa causa, es un error lógico que consiste en asumir que, debido a que un evento sucede después de otro, el primero es la causa del segundo.