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22 de abril de 2014

¿Quién inventó el cepillo de dientes?



Los orígenes de este ubicuo objeto se remontan a China.

"No tengo ninguno de los cepillos dentales que se llevaron a la Luna”, dice Ben Swanson, ex presidente de la Academia de Historia de la Odontología, de Estados Unidos. Este hombre guarda en su sótano un tesoro de 40,000 artefactos relacionados con la historia dental. Alguna vez soñó con poseer todo cepillo de dientes que hubiera en el mundo, pero terminó coleccionando sólo algunos cientos. “Me di por vencido porque había demasiados tipos”, explica. De hecho, sería casi imposible tenerlos todos; el cepillo de dientes es uno de los objetos reinventados más veces por el hombre, con miles de patentes registradas.

La historia empieza en la China medieval, donde algunas personas se cepillaban los dientes con cerdas de animales. Algunos siglos después, William Addis talló un hueso y le incrustó cerdas mientras cumplía una condena en la cárcel londinense de Newgate, y hoy se le suele reconocer como el primero en patentar un cepillo de dientes.

Aunque luego los cepillos empezaron a venderse en las tiendas, muchas personas preferían frotarse los dientes con un trapo. Todavía en los años 20 “muchos estadounidenses no se cepillaban los dientes”, dice Swanson. Una razón es que los primeros cepillos eran un riesgo: vista en el microscopio, la punta de una cerda de marrano parece una lanza. En los años 40, las cerdas sintéticas ofrecieron una solución. Un anuncio pregonaba: “Durante años, sólo las cerdas de marrano permitían hacer cepillos dentales adecuados. Ahora la ciencia nos ofrece cepillos con cerdas suaves y de puntas redondeadas para proteger las encías”.

El surgimiento de los plásticos permitió dar toda forma imaginable a los cepillos de dientes. Se lanzaron modelos que entonaban melodías al usarlos. Luego los cepillos llegaron a las vitrinas de las farmacias, en empaques herméticos y provistos de cerdas “antihumedad”.

Al pedirle a Swanson que eligiera el cepillo favorito de su colección, nos mostró un modelo que limpia ambas caras de los dientes a la vez. “Un año lanzaron un cepillo de dos cabezas, pero a la gente no le gustó”, dice. O sea que, en el mundo de los cepillos de dientes, dos cabezas no siempre son mejores que una.

Fuente:

Cepillarte los dientes podría matarte: 10 cosas sobre el Flúor que nadie te cuenta

Probablemente la mayoría de nosotros recuerde el hábito de cepillarse los dientes como uno de los más difíciles de lograr. Por lo menos en mi caso si alguien no me lo recordaba diariamente, pues simplemente no lo hacía. Que "debes hacerlo porque mantiene tus dientes sanos y blancos..." Que "debes hacerlo porque evita enfermedades que podrían complicarte incluso la garganta y el estómago...", han sido cosas que puedo recordar como las principales razones para hacerlo. Pero hay cosas que forman parte de nuestra cotidianidad que debemos saber, pero nadie nos las cuentan.

Esta nota -lo anticipo- no pretende hacer apología a la falta de higiene bucal, ni mucho menos, tampoco pretende afirmar categóricamente que el hecho de lavarnos los dientes per se pueda hoy representar un acto sumamente peligroso capaz de poner en riesgo no sólo nuestro intelecto sino también hasta la propia vida; sólo pretende -como el título lo sugiere- que cada uno de nosotros, como consumidores que somos las 24 horas del día, tome consciencia de lo importante que es conocer un poco más al detalle, no sólo las cualidades de los productos que usamos, mil veces pregonadas en los medios de comunicación, sino también los riesgos que ellos podrían representar en nuestras vidas.

Hace poco en www.ecoportal.net se publicó una nota titulada "El engaño del Flúor, el veneno que mata lentamente", en la que se recordaba a la gente muchas cosas que, lamentablemente, nadie suele repetir en los medios de comunicación: el uso inadecuado y desmedido del fluoruro trae serios problemas a la salud y hasta puede matarte.

La referida nota señala que "más de 4.000 médicos, científicos y profesionales del medio ambiente han advertido que la fluorización del agua trae peligrosas consecuencias a largo plazo para la salud y están pidiendo que se ponga fin a la fluorización del agua en todo el mundo".

Recuerda además que durante más de 50 años, el gobierno de EE.UU. y los medios de comunicación han "pregonado" que el fluoruro como es un "medio seguro y eficaz para reducir las caries, especialmente en los niños". Sin embargo, aquello es falso, puesto que el Flúor no es inocua ni benevolente, como se le ha hecho creer a la mayoría de consumidores.

10 cosas que debes saber sobre el Flúor pero nadie te las cuenta:

1. El fluoruro de sodio usado en el agua potable es una sustancia peligrosa. Es un ingrediente activo principal en insecticidas, veneno para ratas, y hasta en el gas neurotóxico para uso militar. Sin embargo, también es uno de los principales ingredientes de fármacos anestésicos, hipnóticos y psiquiátricos.

2. Si es ingerido, aún en cantidades pequeñas como 3 mililitros, el Flúor puede matar a un adulto de hasta 45Kg. Pero, una dosis de solo 0,3 mililitros de Flúor puede matar a un niño de 5Kg.

3. Se ha demostrado que la ingestión crónica de fluoruro está relacionada con el cáncer, diabetes, fluorosis, artritis y osteoporosis, destrucción de los riñones, del hipotálamo, la pituitaria, trastornos neurológicos y de la tiroides, desequilibrios hormonales, enfermedades cardíacas... pero lo más importante: daños neurológicos: daño del tejido cerebral y disminución del cociente intelectual.

4. Ninguna cantidad de Flúor es segura para ingerir, y su efecto bioacumulativo durante los años es degenerativo. Lo que quiere decir que, por sí sólo, el flúor es suficientemente nocivo, y los productos químicos utilizados para la fluorización no son de alta pureza, como lo ameritan los productos farmacéuticos de calidad (la fluorización es una medicación).

5. La mayoría de fluoruros usados son subproductos de la fabricación de aluminio y fertilizantes, y contienen una alta concentración de toxinas y metales pesados, como el arsénico, el plomo y el cromo; todos demostradamente cancerígenos.

6. En Alemania, Bélgica y Luxemburgo, la fluorización del agua se ha rechazado porque fue clasificada como medicación compulsiva contra la voluntad del sujeto y por lo tanto, viola los derechos humanos fundamentales.

7. Desde noviembre de 2006, la Asociación Dental Americana (ADA) recomienda que los padres deben evitar dar a los bebés agua fluorizada (debido al flúor, en EE.UU. la FDA exige que las pastas dentales lleven una etiqueta de advertencia que dice: “Consérvese fuera del alcance de los niños menores de 6 años de edad. Si se traga cualquier cantidad mayor a la que se usa para una cepillada, llame al Centro de Control de Venenos o a su médico de inmediato”).

8. En la década de 1950, el Mayor George R. Jordan de la USAF testificó ante el comité de Actividades Antiamericanas del Congreso que en su puesto como oficial de enlace EEUU-URSS, los soviéticos admitieron abiertamente la “Utilización del flúor en el suministro de agua en sus campos de concentración, para hacer los prisioneros estúpidos, dóciles y serviles”.

9. La primera aparición de agua potable fluorizada en la Tierra se produjo en campos de prisioneros de la Alemania nazi. La Gestapo tenía poca preocupación por el supuesto efecto del flúor en los dientes de los niños, su razones alegadas para la medicación en masa a través del agua con fluoruro de sodio fue para esterilizar los seres humanos y forzar la gente en sus campos de concentración a la sumisión tranquila.

10. Es completamente falso que agregar Flúor al agua potable fortalece los dientes y ayuda a prevenir las caries. La mayoría de Europa Occidental y Japón han rechazado la fluorización del agua, y aún así tienen el mismo declive de caries dentales de los países altamente fluorizados, como los EE.UU. La mayoría de científicos está de acuerdo en que una vez que se formaron los dientes permanentes, la ingesta alta de fluoruro no tiene ningún efecto. El beneficio primario del fluoruro en los dientes es tópico (de contacto).

¿Quieres saber más sobre el flúor y su uso "cotidiano"?

FLÚOR, OTRO VENENO DE CONSUMO COTIDIANO, sabías esto del flúor? pasta dental, chicles, agua…
- FLÚOR EN PASTAS DENTALES
Respected Medical Professionals and Scientists  are warning of long-term health consequences.
El Flúor: La verdad dificíl de digerir:

Fuente:

La Mula

Grafeno + Agua Salada = Electricidad

El grafeno es una sustancia formada por carbón puro, compuesta por átomos dispuestos en un patrón regula hexagonal similar al grafito, pero con un grosor de un átomo de espesor y un peso de 0,77 miligramos por metro cuadrado. Puede saber más sobre el grafeno aquí.


Las aplicaciones del grafeno parecen ser ilimitadas, desde ordenadores a cubiertas de edificios, vendajes o componentes electrónicos. Recientemente se ha descubierto que si fluye sobre el grafeno agua salada, el resultado es electricidad.

Los últimos avances científicos en el campo de la energía hidroeléctrica, han ido en la línea de empujar los fluidos iónicos a través de un gradiente de presión. El problema es que los gradientes de presión son complicados de generar, por lo que el proceso no es factible para generar grandes cantidades de electricidad. Pero por el contrario, si se arrastra agua salada sobre grafeno se obtiene electricidad, sin la necesidad de emplear un gradiente de presión.

Al empujar el agua sobre el grafeno, su carga se desequilibra. Los electrones de grafeno son desabsorbidos en un punto y absorbidos en otro, generando electricidad por sí mismo.

La velocidad con la que el agua salada se arrastra sobre el grafeno tiene un impacto directo sobre la generación de la electricidad. Cuanto más rápida se desliza el agua más electricidad se obtiene. Por otra parte si se aumenta el flujo del agua, también se incrementa la energía producida.

Actualmente el proceso se genera a nivel nanométrico, pero el sistema podría ser ampliado para su uso a nivel doméstico o industrial.

Vía | Nature

Fuente:

Xakata Ciencia

Lea en los Archivos de CXonocer Ciencia:

Grafeno: el nuevo material más ligero del mundo

Grafeno: el material del futuro

Grafeno: de la mina de un lápiz a las grandes transnacionales


¿En serio, sabes ducharte?: 6 errrores que estás cometiendo al bañarte

La rutina de la ducha diaria puede que no la estemos haciendo bien. Invertimos una aproximado de 11 minutos en esta actividad, según encuestas, pero pocos saben lo que es realmente es un buen duchazo. Es por ello que te revelamos una lista con algunos errores que quizá estés cometiendo en la ducha, recopilados por huffingtonpost.es.
1. Nos duchamos más de lo necesario

La piel es el primer mecanismo que tenemos para defendernos de los agentes externos. “Si estamos continuamente rasurando, lavando o haciendo correr agua por ella estamos quitando nuestras defensas”, indican especialistas. El ser humano es el único mamífero que realiza esta tarea para reprimir su olor corporal. 

El artículo completo en:

Panamericana TV

21 de abril de 2014

Twitter: Tips para tener más seguidores...

Twitter

Según Twitter Counter, la cantante Katy Perry es la persona con más seguidores en Twitter: 52 millones.

Ya sea que eres nuevo en Twitter o un profesional experimentado, el nuevo aspecto de la red social es un recordatorio de que hay que aprovechar al máximo las opciones que ofrece si uno quiere tener más seguidores y mantenerlos interesados.

El éxito en Twitter para algunos es tan importante que hay quienes se ganan la vida dando consejos y trucos para ser popular en la red social.
Nick Taylor es uno de esos expertos. Trabaja en PeerIndex, una empresa con sede en Londres que analiza millones de tuits por semana para asesorar a sus clientes.

Taylor subraya la necesidad de empezar con lo básico: haz una pausa para pensar en tu foto de perfil y tu descripción antes de empezar a tuitear.

PeerIndex

PeerIndex advierte que si tuiteamos menos de una vez al día corremos el riesgo de perder seguidores.

"Elige algo personal que diga algo acerca de ti en particular", recomienda.

"Recuerda que la foto de perfil de Twitter es muy pequeña, por lo que una imagen de la cara va a ser más fácil de ver que una de cuerpo entero".

"En tu biografía trata de decirle a la gente el tipo de cosas sobre las que tuiteas, así pueden decidir fácilmente si te siguen o no, en función de sus intereses en común”.

El nuevo diseño de Twitter permite añadir una imagen de portada al estilo de Facebook. Así, vale la pena pensar si quieres poner allí una segunda foto más grande de ti mismo u otra imagen que diga algo sobre tus intereses.

En serio, sé gracioso

Un fondo de pantalla claro que hable de tu personalidad también puede hacer que tu perfil sea atractivo. Pero una vez que hayamos decidido el diseño, ¿cómo atraer a la gente?

Twitter Papa

El papa Francisco tuiteó poco después de haber sido elegido.

Quien puede echar luz sobre esto es David Schneider, actor de películas como “El Santo” y “Misión: Imposible” y que ahora usa su talento como comediante para asesorar a marcas y empresas a incrementar su presencia en Twitter.

"Los tuits perfectos tendrán por lo menos uno de las siguientes ingredientes: información, análisis y humor", dice el fundador de la consultora That Lot.

"Si tiene los tres, entonces va a ser muy compartible.

"La información es lo que la gente quiere saber. El análisis es ‘mostrar lo que hay entre bambalinas’, y el humor es el humor", dice.

También es importante dar con el tono adecuado. Los tuiteros exitosos usualmente suenan como si le estuvieran escribiendo un correo electrónico a un amigo.

Su colega David Levin también nos da algunos consejos para un tuit exitoso:
  • Que sea corto. No te sientas obligado a usar los 140 caracteres si no es necesario. Los análisis muestran que los usuarios prefieren los tuits cortos.
  • Mantén el ritmo. Es bueno tener una costumbre que se repita, como una adivinanza semanal, una entrevista mensual o una sorpresa todos los viernes.
  • Ojo con la arroba. Recuerda que empezar un tuit con una "@" quiere decir que sólo será ha visto por esa persona y sus seguidores mutuos.
  • No abusar de las etiquetas (hashtags). Son útiles cuando se usan correctamente, pero son #inutiles y #molestos cuando se #abusadeellos.
Twitter

La nueva imagen de Twitter ofrece más oportunidades para personalizar nuestro perfil.

Buenos modales

La etiqueta de Twitter sugiere que también hay que seguir y retuitear a los demás.

Pero no es obligatorio: hace poco, una cuenta falsa de la reina de Inglaterra logró tener un millón de seguidores sin hacer nada.

Twitter

"Uno es un líder, no un seguidor", dice la cuenta falsa de
la reina de Inglaterra.

"Uno es un líder, no un seguidor", explica la cuenta, @Queen_UK.

Pero dejando de lado las cuentas parodia, lo prudente es no parecer ni muy egocéntrico ni muy “gatillo fácil”.

"El seguimiento recíproco puede llegar a ser un juego en Twitter, pero no está diseñado para eso", dice Taylor.

"Sólo deberíamos seguir a alguien si nos interesa lo que publica.

"Algunos usuarios dejan de seguirte si no los sigues, pero ¿son éstos realmente los seguidores que uno desea?", se pregunta.

También recomienda tener en cuenta ciertas reglas cuando se nombra a otras personas.

"Si estás hablando de alguien –especialmente cuando tienes algo malo que decir– debes mencionar su @ nombre. Es de mala educación hablar por la espalda", explica.

"Y recuerda que cualquier tuit que comience con el nombre de usuario de alguien sólo será visto por tus seguidores y la persona en cuestión”.

"Si quieres mencionar a alguien y que todos lo vean, hay que poner un punto antes del nombre, por ejemplo: .@Persona es genial".

Justin Bieber

Justin Bieber publica tuits de tan sólo dos o tres palabras para mantenerse en contacto con los fans.

No obsesionarse

Mientras que pasar la barrera de los 1.000 seguidores puede ser una señal de que estás haciendo bien las cosas, uno de los expertos dice que no hay que estar obsesionado con la cantidad de seguidores.

La profesora Meeyoung Cha usa software para analizar los primeros tres años y medio de tuits públicos: un total de casi dos mil millones.

"Nuestro trabajo es ver cómo las personas, las empresas y las celebridades aprovechan las redes sociales para aumentar su influencia", dice la académica del Instituto Superior de Ciencia de Corea del Sur.
"La influencia no se obtiene de forma espontánea o accidentalmente, sino a través de un esfuerzo premeditado "
Meeyoung Cha, académica

"Lo que encontramos es que la cantidad de seguidores no es sinónimo de influencia. De hecho, es un mal indicador.

"Llegamos a esa conclusión después de ver que los que tienen el mayor número de seguidores, no tienen tanta interacción con el público, como retuits o menciones".

"Se necesitan otras cualidades para hacer a alguien realice una acción como reenviar su mensaje, participar en conversaciones, hablar de nosotros".

En primer lugar, dice el estudio realizado por Cha y su equipo, los usuarios con muchos seguidores no son necesariamente influyentes en términos de retuits o menciones.

En segundo lugar, los usuarios más influyentes pueden mantener una influencia significativa sobre una variedad de temas.

En tercer lugar, la influencia no se obtiene de forma espontánea o accidentalmente, sino a través de un esfuerzo premeditado, por ejemplo escribir tuits sobre un solo tema.

"Creemos que estos hallazgos proporcionan nuevas perspectivas para el marketing viral y sugieren que indicadores cono la cantidad de seguidores revelan muy poco acerca de la influencia de un usuario”, dice el estudio.

O, como escribió en Twitter el rapero de Brooklyn Cortez a sus 30.000 seguidores el mes pasado: "¿Para qué tener 40.000 seguidores si no haces nada con ellos, no pones mezclas, videos, promociones… si no les muestras nada?".

Fuente:

BBC Tecnología

Correlación, causalidad… y grafos: lo más fundamental (e ignorado) en estadística

Una deficiente comprensión de conceptos estadísticos y la enorme presión a que los investigadores de todas las áreas nos vemos sometidos para publicar podría ser la causa de que la mayoría de los estudios científicos de áreas médicas, biológicas y de ciencias sociales lleguen a conclusiones erróneas con tal de publicar.Hace ya ocho años que el profesor John Ioannidis publicó esta rotunda afirmación [1], para sorpresa de parte de la comunidad científica y alivio de otros que por fin veían señalado al elefante en la habitación. Pero los años pasan y es frustrante ver que seguimos igual, tanto por parte de algunos autores (como el criticado aquí) como por periodistas que se “tragan” acríticamente cualquier cosa que comience por el manido “un estudio científico demuestra que…“.
 
(Créditos: XKCD-es)

Por esto he decidido dedicar (otra) entrada a aclarar concepciones erróneas que pululan sobre la estadística, una de las herramientas más potentes que tenemos y sin embargo con peor fama entre el público general precisamente por su mal uso.

Sé que otros blogs ya han hablado del tema “causalidad vs. correlación”, así que le doy a dar un enfoque nuevo: explicar la verdadera relación que existe entre correlación, causalidad y grafos.

Chocolate y premios Nobel

“Los países con mayor consumo de chocolate tienen más premios Nobel, por lo que se recomienda su consumo para mejorar la inteligencia.”
¿Te parece absurdo? A mí mucho. Pues esta asociación se llegó a publicar en una revista científica [2] y generó una ristra de titulares en todo tipo de medios, p.ej. aquí, aquí o aquí.
Los autores del estudio hipotetizaban que el efecto de los flavonoides del cacao sobre las capacidades cognitivas era tan importante que permitía la aparición de más premios Nobel allí donde más se consume. Rápidamente aparecieron críticas en las revistas científicas [3], donde se señalaba (entre otros puntos débiles del estudio) que muchos otros índices aparte del chocolate tienen una alta correlación con el número de premiados así que… ¿cuál es realmente la causa última?

Por ejemplo, entre los índices que correlaban salió el número de tiendas de IKEA en cada país:

Dos variables se dice que están correladas cuando el aumento (o disminución) de una provoca un cambio claro en la otra, lo que se suele traducir en que los datos representados como gráfica “parecen caer” sobre una línea en lugar de ser una “nube amorfa”. 

No creo que guardar los libros en armarios con nombres de pueblos noruegos te haga más listo. De hecho, puede que para llegar a ser un Nobel tenga más importancia el nivel socioeconómico de un país que la “inteligencia” de sus gentes.

Lo que se quería resaltar con esta anécdota de las tiendas IKEA es que, buscando, seguro se acabarán encontrando relaciones absurdas, así que sólo la correlación no justifica en absoluto la existencia de una relación de causa-efecto. De hecho, y aunque esto sea ya otro tema, la ausencia de correlación tampoco implica que no exista relación causa-efecto, ya que siempre quedará una probabilidad (pequeñísima) de haber obtenido una combinación de datos especialmente adversa.

Un error demasiado común

Antes de pasar a explicar el porqué aparecen estas correlaciones sin relación causal directa, quiero recopilar algunos “un estudio científico demuestra que…” para echar unas risas:
  • Lo del corazón partío les pasa factura a los solteros: “Los felizmente casados sobreviven más que los solteros tras un ‘by-pass’” (ElMundo)
  • Lo mejor para dormir tranquilo es no enterarse de las noticias: “La sobreinformación es la causante del «síndrome de fatiga informativa»” (ABC)
  • No es por no moverse del sofá, no, sino por mirar una pantalla: “Ver la televisión acorta la vida hasta en cinco años” (El Economista)
  • Y este estudio fue ya de traca: “El tamaño del pene está relacionado con el crecimiento del PIB: Un investigador de la Universidad de Helsinki (Finlandia) ha llegado a la conclusión en un reciente estudio que el tamaño promedio del pene en un país, tiene directa relación con el crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) de cada nación.” (Noticias Terra)
Eje vertical: PIB. Eje horizontal: tamaño medio del miembro masculino. No, no es coña: alguien quiso imaginarse una correlación en esta nube de puntos…o quiso hacerse famoso. (Fuente)

Grafos y causalidad

Vamos al meollo: ¿por qué aparece correlación entre variables? Hay varias posibilidades:
  • (1) Causalidad directa: Una variable realmente se encuentra entre las causantes de la otra.
  • (2) Causalidad indirecta: Existe un tercer hecho (o varios) que relaciona indirectamente los dos bajo estudio.
  • (3) Casualidad con los datos: Si se seleccionan muy mal los datos, con sesgo intencionado o simplemente muy pocas muestras, puede “parecer” que hay correlación simplemente por azar. A veces también ocurre que simplemente existe correlación sin relación causal remota; p.ej. el precio del tomate en Cuenca puede subir a la par que el número de cines abiertos en China.
Los casos (1) son los típicos explorados en Física, donde existen modelos bastante buenos de sistemas sencillos y cerrados donde se controlan todas las variables de los experimentos. Los casos (3) suelen ser fácilmente identificables con el sentido común, p.ej. el caso del PIB y el tamaño del pene que menciono arriba.
 
Los casos verdaderamente problemáticos son los segundos, los de causalidad indirecta. Y aquí vemos el papel que juegan los grafos.

Uno de los modelos gráficos más usados en estadística es el que representa las variables como nodos y las relaciones causales como arcos dirigidos (con “flechitas”). Este modelo se llama red Bayesiana y es un formalismo matemático extremadamente potente.Veamos un ejemplo clásico en este tema: las relaciones entre que haya llovido (LL), que la hierba esté húmeda (H) y que hayan funcionado los aspersores o rociadores para regar (R). Se tienen tres nodos y las relaciones son:
 
(Créditos)

Cada flecha A -> B indica que A influye (es una causa) de B. Leamos la información que codifican los arcos del ejemplo:
  • LL->R: Si llueve no se enciende el aspersor, ya que no hace falta.
  • R->H: Si se ha regado, la hierba estará mojada.
  • LL->H: Si llueve, la hierba estará mojada.
Aunque no vamos a entrar en estos detalles, las “flechitas” no son siempre deterministas sino que normalmente implican incertidumbre, p.ej. si llueve hay un 80% de probabilidad de que no se enciendan los aspersores. Esto no es ninguna limitación, al contrario: permiten trabajar con información del mundo real donde casi todos los modelos tienen componentes desconocidas.

Correlación y distribuciones marginales

Por fin llegamos al quid de la cuestión: ¿qué pasa cuando estudiamos la correlación entre variables de un grafo?

Esto es lo que normalmente se hace con los estudios médicos y de otro tipo: se escogen dos (o más) variables entre las que se hipotetiza una relación causal y se pone a prueba mediante técnicas estadísticas (e.g. test chi2, etc.). Ahora, si la realidad es que A implica B, el modelo real es:



y se debería encontrar correlación. Por tanto, la clave para poder asociar correlación con causalidad de manera rotunda es estar seguros de que la única causa posible de B es A… o que tiene más causas pero todas ellas son independientes de A. Algo bastante difícil de asegurar en cualquier modelo complejo como puede ser la salud de una persona donde intervienen tantos y tantos factores.

Veamos algo más interesante: qué ocurre cuando se ignoran hechos. Por ejemplo, imaginemos un evento C que es la causa de A y de B, como representa este grafo:


La distribución de probabilidad que modela perfectamente este sistema depende de tres variables, pero según la teoría de modelos gráficos podemos separarla (“factorizar” es el término matemático) en el producto de las funciones que modelan cada relación causal por separado:

P(a,b,c)=P(a|c)P(b|c)P(c)
 

¿Qué problema tiene esto? Pues que si estudiamos solamente A y B, olvidándonos de C, realmente se trabaja con la función:

P(a,b)
 

donde se dice que C ha sido “marginalizado“, y toda la información de sus arcos pasan a crear un nuevo “arco” entre A y B… ¡Aunque inicialmente no existía relación causal alguna entre ellas!
En resumen: si se estudian dos variables dejando fuera causas comunes, se detectará una correlación entre ellas aunque no exista relación causal directa alguna. Este es el mayor peligro en cualquier estudio científico.


Curiosamente este efecto depende del sentido de las flechas: si ahora estudiamos solamente las variables A y B dejando fuera una C que es efecto de ambas, no detectaremos correlación entre A y B. Si reflexionas un momento sobre qué significan las flechas entenderás por qué esto es así de manera intuitiva.



Una regla general para saber si el ignorar un nodo C introduce correlación entre A y B es esta: si los caminos desde A a B se encuentran en una configuración “flecha-flecha” (como en este último dibujo), no aparece correlación, y sí aparece en cualquier otro caso.

Un ejemplo práctico: delincuencia y boy scouts

Quería terminar con un ejemplo numérico para aclarar los conceptos a quien nunca antes de hoy hubiese oído hablar de probabilidades marginales y cia. Lo he sacado de este excelente curso de la PennState University (EEUU).

Tenemos los siguientes datos sobre 800 chicos a los que se clasifica por nivel socioeconómico (S), si son o no boy-scouts (B) y si tienen o no antecedentes delictivos (D):


¿Qué pasa si estudiamos la hipotética relación entre ser boy-scout y delinquir? Pues que tendríamos que “ignorar” (marginalizar) el nivel socioeconómico, sumando los datos sobre los distintos niveles (aquí un ejemplo del proceso) y llegando a:


Estos números, sometidos a tests estadístico gritan un: sí, existe correlación (negativa) entre ser boy-scout y delinquir. Luego: ¿los boy-scout son mejores personas? No tan rápido…

¿Y si el modelo subyacente a los datos fuese que el nivel socioeconómico fuese la causa de ambos, ser boy-scout y delinquir, sin que exista relación directa alguna entre estas últimas?

 Posible modelo causal alternativo: c: Nivel socioeconómico,  a: ser boy-scout, b: delinquir. 

Poner a prueba este modelo es sencillo: se puede determinar si existe relación causal directa entre “a” y “b” en el grafo del dibujo poniendo a prueba la correlación de la distribución condicional de éstas para cada valor dado de “c”:


P(a,b|c)
En la práctica esto se traduce en volver a la tabla original:


Y hacer tres pruebas de correlación entre ser boy-scout y delinquir para cada trozo de 2×2 de los datos, uno por cada nivel socioeconómico (low, medium, high).

Estas pruebas dan un resultado de correlación nula (la hipótesis nula arroja χ2=0.16), luego la apresurada hipótesis de que ser boy-scout te hace menos propenso a delinquir era errónea: el detonante real es el nivel socioeconómico, que a su vez condiciona que un chico se pueda permitir hacerse boy-scout o no.

Aunque el artículo me ha quedado “algo” denso y largo, ¡espero que lo hayas disfrutado! Puedes leer más en los enlaces que dejo abajo.
Referencias:

Tomado de:

Ciencia Explicada

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