La inferencia causal va más allá de identificar correlaciones entre variables, buscando establecer con rigor metodológico si una variable realmente causa un efecto sobre otra, considerando explícitamente el problema de las variables confusoras y otros factores que podrían generar asociaciones sin una relación causal real subyacente.
Por qué es un desafío tan grande fuera de un experimento controlado
En un experimento aleatorizado, la propia aleatorización ayuda a garantizar causalidad; en datos observacionales, donde no se controla quién recibe qué “tratamiento”, se necesitan técnicas estadísticas específicas, como el propensity score matching o los modelos de variables instrumentales, para aproximar conclusiones causales razonablemente confiables.