{"id":1009,"date":"2023-07-28T00:17:01","date_gmt":"2023-07-28T00:17:01","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/causalidade-reversa\/"},"modified":"2023-07-28T00:17:01","modified_gmt":"2023-07-28T00:17:01","slug":"causalidade-reversa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/causalidade-reversa\/","title":{"rendered":"Causalidade reversa: defini\u00e7\u00e3o e exemplos"},"content":{"rendered":"

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A causalidade reversa<\/strong> ocorre quando voc\u00ea pensa que X causa Y, quando na realidade Y realmente causa X.<\/span> <\/p>\n

\"Causalidade<\/p>\n

Este \u00e9 um erro comum que muitas pessoas cometem quando olham para dois fen\u00f4menos e assumem incorretamente que um \u00e9 a causa enquanto o outro \u00e9 o efeito.<\/span><\/p>\n

Exemplo 1: Tabagismo e depress\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n

Uma fal\u00e1cia comum de causalidade reversa envolve tabagismo e depress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Num estudo observacional, os investigadores poder\u00e3o observar que as pessoas que fumam mais tendem a ficar mais deprimidas. Assim, eles podem ingenuamente presumir que fumar causa<\/em> depress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

No entanto, \u00e9 poss\u00edvel que os investigadores estejam a recuar e que a depress\u00e3o realmente leve as pessoas a fumar porque v\u00eaem isso como uma forma de aliviar emo\u00e7\u00f5es negativas e desabafar.<\/span><\/p>\n

Exemplo 2: Renda e felicidade<\/strong><\/span><\/h3>\n

Outro erro comum de causalidade reversa diz respeito aos n\u00edveis anuais de renda e felicidade relatados.<\/span><\/p>\n

Num estudo observacional, os investigadores podem observar que as pessoas que ganham rendimentos anuais mais elevados tamb\u00e9m podem relatar serem mais felizes na vida em geral. Assim, eles podem simplesmente presumir que uma renda mais alta leva a mais felicidade.<\/span><\/p>\n

Contudo, na realidade, pode acontecer que as pessoas que s\u00e3o naturalmente mais felizes tendam a tornar-se melhores trabalhadores e, assim, a ganhar rendimentos mais elevados. Assim, os pesquisadores poderiam realmente reverter a rela\u00e7\u00e3o. Uma renda mais alta pode n\u00e3o levar a mais felicidade. Mais felicidade pode ser a causa de maiores rendimentos.<\/span><\/p>\n

Exemplo 3: Uso de drogas e bem-estar mental<\/span><\/strong><\/h3>\n

Outro exemplo de causalidade reversa diz respeito ao uso de drogas e ao bem-estar mental.<\/span><\/p>\n

Num estudo observacional, os investigadores podem observar que as pessoas que usam drogas tamb\u00e9m podem ter n\u00edveis mais baixos de bem-estar mental. Os investigadores podem ent\u00e3o presumir ingenuamente que o uso de drogas leva<\/em> a um menor bem-estar mental.<\/span><\/p>\n

Na realidade, pode ser que as pessoas que t\u00eam naturalmente n\u00edveis mais baixos de bem-estar sejam mais propensas a consumir drogas, o que significa que a verdadeira rela\u00e7\u00e3o entre o consumo de drogas e o bem-estar mental seja invertida.<\/span><\/p>\n

Julgando causalidade<\/strong><\/span><\/h3>\n

Uma forma de avaliar a causalidade entre um fen\u00f4meno \u00e9 usar os crit\u00e9rios de Bradford Hill<\/a> , um conjunto de nove crit\u00e9rios propostos pelo estat\u00edstico ingl\u00eas Sir Austin Bradford Hill em 1965, projetados para fornecer evid\u00eancias de uma rela\u00e7\u00e3o causal entre duas vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n

Os nove crit\u00e9rios s\u00e3o:<\/span><\/p>\n

1.<\/strong> For\u00e7a:<\/strong> Quanto maior a associa\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis, maior a probabilidade de ser causal.<\/span><\/p>\n

2. Consist\u00eancia:<\/strong> Resultados consistentes observados por diferentes pesquisadores em diferentes locais e com diferentes amostras aumentam as chances de uma associa\u00e7\u00e3o ser causal.<\/span><\/p>\n

3. Especificidade:<\/strong> A causalidade \u00e9 prov\u00e1vel se existir uma popula\u00e7\u00e3o muito espec\u00edfica num local espec\u00edfico e uma doen\u00e7a sem outra explica\u00e7\u00e3o prov\u00e1vel.<\/span><\/p>\n

4. Temporalidade:<\/strong> O efeito deve ocorrer depois da causa.<\/span><\/p>\n

5. Gradiente biol\u00f3gico:<\/strong> Uma maior exposi\u00e7\u00e3o geralmente deve levar a uma maior incid\u00eancia do efeito.<\/span><\/p>\n

6. Plausibilidade:<\/strong> Um mecanismo plaus\u00edvel entre causa e efeito \u00e9 \u00fatil.<\/span><\/p>\n

7. Consist\u00eancia:<\/strong> A consist\u00eancia entre os resultados epidemiol\u00f3gicos e laboratoriais aumenta a probabilidade de um efeito.<\/span><\/p>\n

8. Experimento:<\/strong> A evid\u00eancia experimental aumenta a chance de uma rela\u00e7\u00e3o ser causal, uma vez que outras vari\u00e1veis podem ser controladas durante os experimentos.<\/span><\/p>\n

9. Analogia:<\/strong> Usar analogias ou semelhan\u00e7as entre a associa\u00e7\u00e3o observada e qualquer outra associa\u00e7\u00e3o pode aumentar as chances da presen\u00e7a de uma rela\u00e7\u00e3o causal.<\/span><\/p>\n

Ao usar esses nove crit\u00e9rios, voc\u00ea pode aumentar suas chances de identificar corretamente uma rela\u00e7\u00e3o de causa e efeito entre duas vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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