Causa e correlazione sono termini spesso confusi o usati in modo errato. Una correlazione significa una relazione tra due o più cose: quando una aumenta, l’altra aumenta, o quando una aumenta, l’altra diminuisce. Una causa è qualcosa che si traduce in un effetto; ad esempio, riscaldare l’acqua a una certa temperatura la farà bollire. Il punto cruciale è che una correlazione tra due cose non significa necessariamente che l’una causi l’altra. Se c’è una relazione tra due fenomeni, A e B, potrebbe essere che A causa B, oppure potrebbe essere che B sia responsabile di A; altre possibilità sono che qualche altro fattore sia la ragione di A e B, o che abbiano cause indipendenti che si verificano semplicemente in parallelo.
Correlazione
I ricercatori che cercano di trovare ragioni per varie cose usano spesso metodi statistici per stabilire correlazioni: questo potrebbe essere il primo passo verso la determinazione della causa. Scienziati e statistici possono utilizzare una formula per determinare la forza di una relazione tra due fenomeni. Questo dà una cifra, nota come quadrato del coefficiente di correlazione, o R2, che si trova sempre tra 0 e 1, con un valore più vicino a 1 che indica una correlazione più forte.
Quando il valore R2 è alto, questa relazione potrebbe meritare ulteriori indagini; tuttavia, i ricercatori dovrebbero stare attenti a saltare alle conclusioni. È possibile identificare tutti i tipi di correlazioni forti, ma prive di significato. In un esempio molto noto, l’R2 per il numero di vittime autostradali negli Stati Uniti tra il 1996 e il 2000, e la quantità di limoni importati dal Messico nello stesso periodo, è 0.97 – una correlazione molto forte – ma è estremamente improbabile che l’uno provoca l’altro.
Una correlazione, in particolare quando riportata dai media, è spesso descritta come un “collegamento”, che può essere fuorviante, poiché può essere interpretato nel senso che uno dei fattori causa l’altro. Ad esempio, uno studio che ha scoperto che gli uomini che bevono quattro tazze di tè verde al giorno hanno un rischio inferiore di ictus rispetto a quelli che non lo bevono, potrebbe generare il titolo “Il tè verde riduce il rischio di ictus”. Ciò implica che bere il tè verde ridurrà direttamente il rischio di ictus, ma ciò non è dimostrato dallo studio. Altri fattori, come il fatto che lo studio sia stato condotto su uomini in Giappone che hanno diete e abitudini di esercizio diverse rispetto agli uomini nei paesi occidentali, potrebbero aver influenzato i risultati. Mentre potrebbe esserci una relazione causale più diretta qui, sarebbe necessario uno studio più ampio e dovrebbero essere considerate più variabili.
Causare
Se il fattore A è responsabile del fattore B, ci sarà una forte correlazione tra i due, ma non è necessariamente vero il contrario. Dimostrare oltre ogni ragionevole dubbio che A è responsabile di B richiede molto più di un valore R2 elevato. Avendo stabilito una forte relazione, i ricercatori dovranno quindi elaborare idee su come A potrebbe influenzare B, quindi testare queste idee mediante esperimenti. Spesso è possibile identificare più di una possibile causa. In questi casi, un buon metodo è condurre esperimenti in cui tutti i fattori tranne uno rimangono costanti, e quindi determinare da questo il fattore responsabile dell’effetto.
Ad esempio, una pianta che cresce in un clima temperato può essere dormiente durante l’inverno e iniziare a crescere in primavera. Una teoria sarebbe che l’aumento delle temperature medie inneschi la crescita, mentre un’altra potrebbe essere che i periodi più lunghi di luce del giorno siano responsabili. Per determinare quale sia il caso, un campione di piante potrebbe essere sottoposto a temperature crescenti e ore di luce diurna costanti, mentre un altro potrebbe sperimentare temperatura costante e luce diurna crescente. La causa potrebbe quindi essere determinata da quale serie di piante inizia a crescere. Se nessuno dei due gruppi inizia a crescere, potrebbe essere eseguito un terzo esperimento, in cui vengono aumentate sia la temperatura che la luce del giorno; se ciò si traduce in una crescita, i ricercatori potrebbero concludere che è necessaria una combinazione di entrambi i fattori.
In alcuni casi, una data causa risulterà sempre in un particolare effetto; per esempio, la gravità terrestre farà sempre cadere un oggetto se nessun’altra forza agisce su di esso. In altri casi, invece, l’effetto non è garantito. È noto che le radiazioni ionizzanti e alcune sostanze chimiche sono cause di cancro, ma non tutte le persone esposte a questi fattori svilupperanno la malattia, poiché è coinvolto un elemento di possibilità. Entrambi i fattori possono alterare il DNA, e talvolta questo si tradurrà in una cellula che diventa cancerosa, ma questo non accadrà ogni volta.
Se, tuttavia, si dovessero tracciare i livelli di esposizione a questi fattori contro l’incidenza del cancro in un ampio campione di persone altrimenti simili, ci si aspetterebbe una forte correlazione.
Sebbene i ricercatori abbiano criteri per perseguire le possibili cause di un fenomeno basati sulla forza delle correlazioni, il fattore con il valore R2 più alto non è necessariamente il responsabile. Scienziati e ricercatori rifiuteranno fattori che mostrano una correlazione debole, ma, come notato, fattori completamente irrilevanti possono produrre un R2 molto alto, così come fattori che appaiono per lo stesso motivo dell’oggetto indagato. La probabilità che A causi B non è quindi necessariamente proporzionale alla forza della correlazione.
Confusione di causa e correlazione
Molta confusione tra causa e risultati di correlazione dal modo in cui i risultati sono riportati dai media. Una relazione potrebbe essere descritta come una “causa”: potrebbe essere segnalato che i videogiochi violenti causano comportamenti violenti, quando tutto ciò che è stato trovato è una correlazione, ad esempio. È possibile che le persone aggressive abbiano maggiori probabilità di giocare a giochi violenti, quindi tali persone si comporteranno in modo più aggressivo con o senza l’influenza dei giochi.
La ricerca ha dimostrato che i giochi violenti possono influenzare l’aggressività. Mostra anche che una serie di altri fattori possono essere responsabili di comportamenti violenti, tra cui uno stato socioeconomico più povero, malattie mentali, infanzia abusiva e cattiva genitorialità. È possibile che tali giochi possano aumentare la probabilità di comportamenti violenti in un individuo con una predisposizione all’aggressività derivante da altri fattori, ma affermare che i videogiochi violenti causano comportamenti violenti non è giustificato dai fatti noti.
La salute è un’altra area in cui può sorgere confusione. Coloro che leggono o sentono parlare delle molte cose che sono state segnalate come causa di cancro, o essere collegate a, potrebbero non mangiare, bere o lasciare mai più le loro case. Una “causa” può essere solo una correlazione, e un “collegamento” è proprio questo: non identifica una causa definita del cancro. Sono in corso molte ricerche sui motivi per cui si sviluppa il cancro e gli scienziati trovano spesso collegamenti, ma quando questi vengono riportati dai media, le persone dovrebbero guardare o ascoltare attentamente parole qualificanti come “potrebbe”, “potrebbe aumentare” o “potrebbe avere un effetto”, prima di trarre conclusioni.