El análisis causal toma un conjunto de variables y evalúa si existe una relación de causa y efecto entre ellas y por qué.
La simple visualización de datos sin realizar un análisis a profundidad no ayudará a encontrar la razón subyacente a la relación. Por lo que para identificar cuál fue la causa, se debe determinar si la relación hipotética conduce al resultado deseado.
Por ejemplo, un fabricante de medicamentos quiere comprobar hasta qué punto un nuevo fármaco mejora la atención de los adultos jóvenes. Compara un conjunto de datos de adultos jóvenes del país frente a los individuos que reciben el fármaco en un estudio de prueba y, a continuación, evalúa el impacto del nuevo fármaco en la atención.
Conozcamos más del análisis causal, uno de los tipos de análisis de datos.
¿Qué es el análisis causal?
Es el análisis que examina la causa y el efecto de las relaciones entre variables, centrándose en encontrar la causa de una correlación.
Se aplica en estudios aleatorios centrados en la identificación de la causalidad, y tiene como desafío el encontrar buenos datos.
Estos estudios se analizan en conjunto (múltiples grupos), y las relaciones observadas son sólo efectos promedio (media) de toda la población (lo que significa que los resultados podrían no aplicarse a todos)
En resumen, el análisis causal toma dos variables y determina si existe una relación entre ellas y por qué.
Características del análisis causal
- Estas son algunas características que distinguen a esta clase de análisis:
- El análisis causal nos ayuda a saber qué ocurre con una variable cuando se cambia otra.
- La aplicación suele requerir estudios aleatorios
- Hay enfoques para inferir la causalidad en estudios no aleatorios
- Se dice que los modelos causales son el «estándar de oro» para el análisis de datos.
- Tipo de conjunto de datos que se aplica: Conjunto de datos de ensayos aleatorios: datos de un estudio aleatorio
- Con este método, no es necesario que los analistas de datos tengan experiencia y conocimientos especializados sobre el tema en cuestión. La estructura causal y las relaciones entre las variables pueden encontrarse automáticamente a partir de los datos de observación.
¿Cuándo realizar un análisis causal?
Podemos realizar un análisis causal cuando:
- Necesitamos identificar áreas problemáticas significativas dentro de los datos,
- Examinar e identificar las causas raíz del problema, o del fracaso,
- Entender qué ocurrirá con una variable determinada si cambia otra.
Ejemplo de análisis tipo causal
En general, el análisis causal ayuda a comprender y determinar las razones que hay detrás de «por qué» ocurren las cosas, o por qué las cosas son como tales, como aparecen.
Por ejemplo, en el entorno empresarial actual, hay muchas ideas o negocios que fracasan debido a la ocurrencia de algunos eventos, en esa condición, el análisis causal identifica la causa raíz de los fracasos, o simplemente la razón básica por la que algo podría suceder.
En la industria de las TI, esto se utiliza para comprobar la garantía de calidad de un software concreto, como por ejemplo, por qué ha fallado ese software, si ha habido un error, una violación de datos, etc., y evita que las empresas sufran grandes contratiempos.
¿Necesitas hacer un análisis causal?
Una comprensión más profunda de los datos puede ampliar numerosas oportunidades para una empresa, con la aplicación de la analítica de datos, una organización puede lograr, por ejemplo, predicciones, los conocimientos o las conclusiones de los datos.
Puedes recopilar y visualizar los datos en forma de diversos tipos de gráficas o diagramas para mostrar las conclusiones clave, explorar elementos, medidas significativas de los datos, comprobar una hipótesis a partir de múltiples experimentos, anticiparse a las próximas previsiones sobre la base del comportamiento de los datos en el pasado, y mucho más.
Por lo tanto, una empresa puede aprovechar las ventajas del análisis estadístico de varias maneras, por ejemplo, para determinar el rendimiento descendente de las ventas, para descubrir las tendencias de los datos de los clientes, para realizar auditorías financieras, etc.
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