Correlazione non è causalità e non è solo un modo di dire.

Domanda da un lettore.

Sento spesso dire che correlazione non è causalità. Ma cosa significa davvero e perché è così importante?”

Buona domanda. È una delle frasi più ripetute nella ricerca, e una delle meno capite.

Due variabili sono correlate quando si muovono insieme: quando una aumenta, l’altra tende ad aumentare (o diminuire). Il numero di gelati venduti e i casi di annegamento, per esempio, sono correlati. Aumentano entrambi d’estate. Questo non significa che mangiare gelati faccia annegare le persone, ma significa che c’è una terza variabile, il caldo, che guida entrambi.

Questa terza variabile si chiamavariabile confondente. Ed è il motivo per cui la correlazione, da sola, non basta mai.

La causalità richiede qualcosa di più: dimostrare che è proprio A a causare B, non che A e B si muovano insieme per qualche altra ragione. Nella ricerca, questo è uno dei problemi più difficili da risolvere ed uno dei più sottovalutati.

Un esempio ancora più sottile: nei paesi in cui si consumano più cioccolato pro capite, ci sono più premi Nobel per abitante. Correlazione reale, pubblicata su una rivista medica nel 2012. Causalità? Nessuna. Solo paesi ricchi che mangiano più cioccolato e investono di più in ricerca.

La prossima volta che leggi “lo studio dimostra che X causa Y”, chiediti: Lo dimostra davvero, o mostra solo che X e Y vanno nella stessa direzione?