Você pode estar interpretando errado seus dados o tempo todo

O conceito de "Correlação não implica Causalidade" nos leva a entender que: Não é por que duas ou mais variáveis possuem uma relação forte, que uma causou a outra.

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As empresas estão constantemente realizando análises de dados e, por consequência, fazem conclusões delas para embasar suas ações, sejam análises numéricas (em relatórios financeiros, por exemplo) ou não-numéricas (como ações e atitudes dos funcionários).

No entanto, nem sempre essa relação tem um fator direto envolvendo o outro. O conceito de "Correlação não implica Causalidade", muito estudado em disciplinas estatítiscas, nos leva a entender esse ponto: Não é por que duas ou mais variáveis possuem uma relação forte, que uma causou a outra.

Trazendo um pouco da definição dos dois conceitos, temos o seguinte...

Correlação - Quando existe uma relação estatística entre duas variáveis. Ou seja, mediante a variação de "A", "B" também varia de determinada maneira que existe uma relação entre elas.

Causalidade - É uma relação entre variáveis, em que "A" causa "B". Sendo assim, mediante a ação de uma variável, a ação da outra é sua consequência.

Uma forte correlação não pode/deve ser suficiente para tirar conclusões acerca de determinados cenários sem um estudo adequado, seja ela demonstrada através de números ou não. Apenas quando identificados uma situação de causalidade que podemos fazer essa afirmação. E isso é algo que muitas vezes as empresas ignoram.

Na realidade das organizações...

Um exemplo numérico: Você como dono de uma empresa começa a investir pesado em seu negócio e, pouco tempo depois, começa a ganhar mais dinheiro. Você chega a pensar que por causa do seu investimento, obteve mais receita e, por isso, volta a aplicar mais dinheiro. O que lhe garante que o seu desembolso foi o motivo do aumento nas receitas? Um concorrente pode muito bem ter falido e você acabou recebendo toda a demanda dele, ou algum agente externo fez o seu produto se tornar mais necessário do que antes.

Um exemplo não-numérico: Você olha para o seu funcionário e ele parece feliz, motivado e produz muito! Então você relaxa e pensa que está tudo certo, ele está feliz no trabalho. Na outra semana, ele pede demissão. Ninguém garante que a felicidade do funcionário estava relacionada a suas condições de trabalho. Ele poderia sofrer perseguição, ter um salário inadequado, não gostar de sua função… Mas era feliz por outros motivos, pessoais talvez.

Essas simples situações acima visam apenas demonstrar que conclusões são sim retiradas a partir de dados e informações, porém o entendimento acerca deles não deve ser feito de uma maneira meramente técnica e fechada, ela deve ser aberta e livre de conceitos prévios ou suposições.

Essas análises servem de base para nossas decisões, que graças a um entendimento equivocado, muitas vezes chegamos a prejudicar alguém, a nós mesmos ou a organização.

Saber interpretar corretamente e agir de maneira adequada ao que lhe é exposto, eis a chave da questão!

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Tags: causalidade correlação