Ricardo Tomé: Causalidade e correlação

Seja no desenvolvimento de produto, seja na análise de mercados, targets, campanhas ou outro. Perceber no dia a dia a diferença é o que fará encontrar o diagnóstico e remédio corretos, ou andar atrás da própria cauda achando que se encontrou a raiz do problema... E primeiro, explicar a diferença. Uma causalidade implica uma relação de causa e efeito. Portanto, é aquilo que nos permite afirmar perante uma Comissão Executiva de que estamos certos por evidências empíricas de que A leva a B. Por outro lado, a correlação é apenas circunstância de A estar com B, mas não podemos afirmar que A gera B isoladamente. Poderá ser porque outra variável interfere (e, portanto, essa é que é verdadeiramente importante); seja porque antes de A existe Alpha e graças a isso A leva a B, ou porque A gera Z, e será então Z que leva a B. Numa relação de causalidade podemos agir diretamente, pois nas duas variáveis é notório onde atuar e interferir. Numa relação de correlação, essa interferência, por vezes, é indireta e o difícil é identificarmo-las.

Porque isto interessa no digital?

Nas análises de Data e consulta de relatórios de performance é extremamente aliciante explorar quadros e gráficos e podermos extrair conclusões. Sobretudo num mundo repleto de dados onde tudo parece estar à vista, bastando a alguém abrir os dashboards e concluir qual a evidência pura ali à frente dos olhos. Mas há uma diferença entre “inferir” e, portanto, deduzir de uma interpretação, e aferir, ou seja, examinar e comparar com minúcia face à medida padrão.

Artigo completo na edição de 30/06/2023 da revista Meios e Publicidade.