1. Precedencia temporal:
* La causa debe ocurrir * antes de * el efecto. Esto parece obvio, pero es crucial establecer que la causa sospechosa no viene después del efecto.
* Ejemplo:si está estudiando el efecto de un nuevo medicamento sobre la presión arterial, debe asegurarse de que los cambios de presión arterial ocurran * después de * que se administra el medicamento, no al revés.
2. Correlación:
* Debe haber una asociación estadística entre la causa y el efecto. Esto significa que tienden a ocurrir juntos, ya sea positivamente (ambos aumentan/disminuyen juntos) o negativamente (uno aumenta a medida que el otro disminuye).
* Ejemplo:si fumar se asocia con un mayor riesgo de cáncer de pulmón, hay una correlación. Sin embargo, la correlación por sí sola no prueba la causalidad.
3. Eliminación de explicaciones alternativas:
* Debe descartar otras posibles explicaciones para el efecto observado. Aquí es donde entran los grupos cuidadosos de experimentación y control.
* Ejemplo:si encuentra una correlación entre las ventas de helados y las tasas de criminalidad, es probable que un tercer factor (como el clima cálido) esté causando que ambos aumenten, en lugar de helados que causan delitos.
4. Mecanismo:
* Comprender el mecanismo por el cual la causa produce el efecto fortalece la afirmación de causalidad. Esto implica identificar los procesos biológicos, químicos o físicos involucrados.
* Ejemplo:Comprender cómo el fumar daña las células pulmonares y conduce al cáncer fortalece el vínculo causal entre fumar y el cáncer de pulmón.
5. Replicación:
* Los resultados deben ser replicados por investigadores independientes en condiciones similares. Esto aumenta la confianza en los hallazgos y reduce la probabilidad de azar o error.
6. Relación de dosis-respuesta:
* Aumentar la intensidad de la causa debería conducir a un aumento proporcional en el efecto. Esto ayuda a descartar fluctuaciones aleatorias y sugiere una relación genuina.
* Ejemplo:si un medicamento baja la presión arterial, dando una dosis más alta debería conducir a una presión arterial más baja, dentro de un rango seguro.
Nota importante: Es crucial entender que correlación no es igual a la causalidad . Simplemente porque dos cosas ocurren juntas no significa que uno causa al otro. El establecimiento de la causalidad requiere una metodología científica rigurosa, un análisis cuidadoso y un compromiso para eliminar explicaciones alternativas.
Más allá de estas condiciones básicas, otras consideraciones entran en juego, como:
* Especificidad: La causa debe estar específicamente vinculada al efecto, no solo un factor general que afecta muchas cosas.
* Plausibilidad: La relación causal propuesta debe ser plausible y consistente con el conocimiento científico existente.
* coherencia: La relación causal debe ser consistente con otros hechos y teorías conocidas.
En última instancia, demostrar la causalidad en la ciencia es un proceso complejo y matizado que requiere una cuidadosa consideración de todos los factores relevantes. Es un proceso continuo de recopilar evidencia, refinar hipótesis y probarlas rigurosamente.
