domyos90 Esa es la razón por lo que los estudios observacionales son muy inútiles. No existe forma de conocer los factores que influyen en el resultado del estudio, ni mucho menos el grado de influencia en el resultado. Sólo sabemos que ese indicador ha crecido, pero ya está. Puede resultar muy tentador atribuir esos cambios a otros factores que han cambiado, e incluso se puede obtener una correlación estadística con un elevado coeficiente de correlación, y eso no significa apenas nada. Pero como hay un desconocimiento generalizado de estadística, demasiados estudios usan correlaciones como si fueran relaciones de causa - efecto, ya sea por error humano o por manipulación a conciencia. Y encima, obtenidas a través de un estudio observacional (es decir, un estudio general en el que no se influye sobre la población, o sea, acudiendo a estadísticas globales).
Por ejemplo, existe una correlación casi perfecta entre la tasa de divorcios de Maine y el consumo per cápita de margarina (https://www.tylervigen.com/spurious-correlations). Sabemos que no tiene sentido que el consumo de margarina produzca más divorcios, así que nadie en su sano juicio dirá que hay un relación de causa - efecto, pero la correlación, por azar o por algún factor externo, existe. Ahora, imagínate que se encuentra una correlación casi perfecta entre incremento de casos de cáncer entre jóvenes e incremento de consumo de ultraprocesados. Como ya suena más lógico, el investigador, o el periodista, o el lector, pues salta y piensa: el consumo de ultraprocesado produce cáncer, pero sigue siendo el mismo caso que el de la margarina: correlación no implica causalidad (máxime si es una correlación obtenida de un estudio observacional).
Para poder tener algo mucho más firme se tienen que hacer estudios experimentales: escogemos a dos grupos de personas lo más representativas y homogéneas posibles, para minimizar al máximo la influencia de otros factores, y se regula uno (o varios) factores, los que se quieran estudiar. En este caso, a un grupo se le da una dieta rica en ultraprocesados y a otro, el de control, no, y se observa si aparece una desviación significativa en los parámetros de estudio, en este caso, la prevalencia del cáncer. Es cruel, pero es la única forma certera que tenemos para saber si existe una relación más fuerte que una simple correlación apreciada en un estudio ambiental.
Ejemplo real: a principios de los 2000, aparecen varios estudios observacionales que muestran una correlación entre uso de móviles y aumento de cáncer de testículos. Aparecen los titulares: "Los móviles producen cáncer de testículos". Luego se hacen los estudios experimentales para observar si hay influencia real o no. ¿Resultado? Ninguna correlación hallada. Cero. Ningún estudio experimental muestra relación significativa entre radiofrecuencias e incremento de prevalencia de tumores. Los primeros estudios observacionales mostraron una correlación, pero es que hay centenares de factores influyendo en la población. Es falaz relacionar uno de ellos con el resultado. Cuando se aisló la influencia del resto de factores, no se halló esa correlación.
Es por eso que es muy importante saber de estadística y acudir a leer los ensayos y publicaciones: es muy fácil colar goles.
