Un commento pubblicato da un lettore su un post recente mi ha rimproverato per aver suggerito che la marijuana ha causato cattive relazioni.
In questo caso il lettore si sbagliava, poiché avevo usato specificamente la parola "associato", ma il commento mi fece pensare che forse dovrei spiegare le differenze tra correlazione, causalità e associazione. Sono uno scienziato che studia la dipendenza e, sul campo, è molto importante essere chiari su ciascuna delle parole che usi.
Correlazione – Quando i ricercatori trovano una correlazione, che può anche essere definita un'associazione, quello che stanno dicendo è che hanno trovato una relazione tra due o più variabili . Ad esempio, nel caso del post sulla marijuana, i ricercatori hanno trovato un'associazione tra l'uso di marijuana da adolescente e relazioni più problematiche tra la metà e la fine degli anni venti.
Le correlazioni possono essere positive – così come una variabile (il fumo di marijuana) sale, così anche l'altra (problemi di relazione); oppure possono essere negativi, il che significherebbe che quando una variabile sale (fumo di metanfetamina) ne scende un'altra (media dei voti). Il problema è che, a meno che non siano adeguatamente controllati, potrebbero esserci altre variabili che influenzano questa relazione di cui i ricercatori non sono a conoscenza. Ad esempio, l'educazione, il genere e i problemi di salute mentale potrebbero essere alla base dell'associazione rapporto marijuana (queste variabili erano tutte controllate dai ricercatori in quello studio).
I ricercatori hanno a disposizione una serie di sofisticati strumenti statistici per controllarli, che vanno dal relativamente semplice (come la regressione multipla) a quello altamente complesso e coinvolto (modellizzazione a più livelli e modellazione di equazioni strutturali). Questi metodi consentono ai ricercatori di separare l'effetto di una variabile dagli altri, lasciandoli quindi più sicuri nel fare asserzioni sulla vera natura delle relazioni che hanno trovato. Tuttavia, anche nelle migliori circostanze di analisi, la correlazione non è la stessa cosa della causalità.
Causa – Quando un articolo dice che è stato trovato un nesso di causalità, ciò significa che i ricercatori hanno scoperto che i cambiamenti in una variabile che hanno misurato direttamente hanno causato cambiamenti nell'altro . Un esempio potrebbe essere la ricerca che mostra che il salto di una scogliera provoca direttamente un grande danno fisico. Per fare ciò, i ricercatori dovrebbero assegnare alle persone di saltare da una scogliera (per non dire saltare da una sporgenza di 12 pollici) e misurare la quantità di danni fisici causati. Quando scoprono che saltare giù dalla scogliera causa più danni, possono affermare la causalità. Buona fortuna per il reclutamento per quello studio!
Gran parte della ricerca che hai letto indica una correlazione tra variabili, non causalità. Puoi trovare le parole chiave leggendo attentamente. Se l'articolo dice qualcosa come "gli uomini sono stati trovati per avere" o "le donne erano più propense a", stanno parlando di associazioni, non di causalità.
La ragione è che per essere effettivamente in grado di rivendicare la causalità, i ricercatori devono dividere i partecipanti in gruppi diversi e assegnare loro il comportamento che vogliono studiare (come prendere un nuovo farmaco), mentre il resto no. Questo è in effetti ciò che accade negli studi clinici di farmaci perché la FDA richiede la prova che il farmaco rende effettivamente le persone migliori (più che un placebo). È questo compito casuale a condizioni che rende gli esperimenti adatti alla scoperta della causalità. A differenza degli studi di associazione, l'assegnazione casuale assicura (se tutto è progettato correttamente) che il suo comportamento è studiato, e non qualche altro effetto casuale, che sta causando il risultato.
Ovviamente, è molto più difficile dimostrare la causalità che provare un'associazione.
No! Affatto!!! Neanche vicino!!! Le correlazioni sono cruciali per la ricerca e devono ancora essere esaminate e studiate, specialmente in alcune aree di ricerca come la dipendenza.
La ragione è semplice : non possiamo dare a caso droghe come la metamfetamina da bambini e studiare il loro sviluppo cerebrale per vedere come le cose le influenzano , sarebbe immorale. Quindi quello che ci rimane è uno studio su cosa sia associato l'uso di metanfetamine (e l'uso di altri farmaci) . È per questo motivo che i ricercatori utilizzano metodi statistici speciali per valutare le associazioni, assicurandosi che stiano considerando anche altre cose che potrebbero interferire con i loro risultati.
Nel caso dell'articolo sulla marijuana, i ricercatori hanno escluso una serie di altre variabili interferenti note per influenzare le relazioni, come l'aggressività, il genere, l'educazione, la vicinanza con altri membri della famiglia, ecc. Facendo così, hanno fatto del loro meglio per assicurare che il l'associazione trovata tra marijuana e stato relazionale era reale. Ovviamente esistono altre possibilità, ma dal momento che più ricercatori valutano questa relazione in modi diversi, impareremo di più sulla sua vera natura.
Questo è come funziona la ricerca.
È anche il modo in cui abbiamo scoperto che il fumo provoca il cancro. Attraverso scoperte ripetute all'infinito che mostrano un'associazione. E 'andata abbastanza bene, penso …
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