{"id":12808,"date":"2021-08-20T17:06:24","date_gmt":"2021-08-20T22:06:24","guid":{"rendered":"https:\/\/tudashboard.com\/?p=12808"},"modified":"2022-01-24T15:42:33","modified_gmt":"2022-01-24T21:42:33","slug":"analisis-causal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tudashboard.com\/analisis-causal\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis causal: Qu\u00e9 es, caracter\u00edsticas y usos"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>an\u00e1lisis causal<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> toma un conjunto de variables y eval\u00faa si existe una relaci\u00f3n de causa y efecto entre ellas y por qu\u00e9.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La simple <\/span><a href=\"https:\/\/tudashboard.com\/guia-de-visualizacion-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">visualizaci\u00f3n de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> sin realizar un an\u00e1lisis a profundidad no ayudar\u00e1 a encontrar la raz\u00f3n subyacente a la relaci\u00f3n. Por lo que para identificar cu\u00e1l fue la causa, se debe determinar si la relaci\u00f3n hipot\u00e9tica conduce al resultado deseado.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, un fabricante de medicamentos quiere comprobar hasta qu\u00e9 punto un nuevo f\u00e1rmaco mejora la atenci\u00f3n de los adultos j\u00f3venes. Compara un conjunto de datos de adultos j\u00f3venes del pa\u00eds frente a los individuos que reciben el f\u00e1rmaco en un estudio de prueba y, a continuaci\u00f3n, eval\u00faa el impacto del nuevo f\u00e1rmaco en la atenci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Conozcamos m\u00e1s del an\u00e1lisis causal, uno de los <\/span><a href=\"https:\/\/tudashboard.com\/tipos-de-analisis-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">tipos de an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis causal?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es el an\u00e1lisis que examina la causa y el efecto de las relaciones entre variables, centr\u00e1ndose en encontrar la causa de una correlaci\u00f3n.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se aplica en estudios aleatorios centrados en la identificaci\u00f3n de la causalidad, y tiene como desaf\u00edo el encontrar buenos datos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos estudios se analizan en conjunto (m\u00faltiples grupos), y las relaciones observadas son s\u00f3lo efectos promedio (media) de toda la poblaci\u00f3n (lo que significa que los resultados podr\u00edan no aplicarse a todos)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En resumen, el an\u00e1lisis causal toma dos variables y determina si existe una relaci\u00f3n entre ellas y por qu\u00e9.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Caracter\u00edsticas del an\u00e1lisis causal<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Estas son algunas caracter\u00edsticas que distinguen a esta clase de an\u00e1lisis:<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El an\u00e1lisis causal nos ayuda a saber qu\u00e9 ocurre con una variable cuando se cambia otra.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La aplicaci\u00f3n suele requerir estudios aleatorios<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Hay enfoques para inferir la causalidad en estudios no aleatorios<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Se dice que los modelos causales son el \u00abest\u00e1ndar de oro\u00bb para el <\/span><a href=\"https:\/\/tudashboard.com\/tipos-de-analisis-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tipo de conjunto de datos que se aplica: Conjunto de datos de ensayos aleatorios: datos de un estudio aleatorio<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Con este m\u00e9todo, no es necesario que los analistas de datos tengan experiencia y conocimientos especializados sobre el tema en cuesti\u00f3n. La estructura causal y las relaciones entre las variables pueden encontrarse autom\u00e1ticamente a partir de los datos de observaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfCu\u00e1ndo realizar un an\u00e1lisis causal?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podemos realizar un an\u00e1lisis causal cuando:<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-13445 size-full\" src=\"https:\/\/tudashboard.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/infografia-analisis-causal.jpg\" alt=\"cu\u00e1ndo realizar un an\u00e1lisis causal\" width=\"1024\" height=\"585\" srcset=\"https:\/\/tudashboard.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/infografia-analisis-causal.jpg 1024w, https:\/\/tudashboard.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/infografia-analisis-causal-300x171.jpg 300w, https:\/\/tudashboard.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/infografia-analisis-causal-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Necesitamos identificar \u00e1reas problem\u00e1ticas significativas dentro de los datos,<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Examinar e identificar las causas ra\u00edz del problema, o del fracaso,\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Entender qu\u00e9 ocurrir\u00e1 con una variable determinada si cambia otra.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Ejemplo de an\u00e1lisis tipo causal<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En general, el an\u00e1lisis causal ayuda a comprender y determinar las razones que hay detr\u00e1s de \u00abpor qu\u00e9\u00bb ocurren las cosas, o por qu\u00e9 las cosas son como tales, como aparecen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, en el entorno empresarial actual, hay muchas ideas o negocios que fracasan debido a la ocurrencia de algunos eventos, en esa condici\u00f3n, el an\u00e1lisis causal identifica la causa ra\u00edz de los fracasos, o simplemente la raz\u00f3n b\u00e1sica por la que algo podr\u00eda suceder.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En la industria de las TI, esto se utiliza para comprobar la garant\u00eda de calidad de un software concreto, como por ejemplo, por qu\u00e9 ha fallado ese software, si ha habido un error, una violaci\u00f3n de datos, etc., y evita que las empresas sufran grandes contratiempos.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfNecesitas hacer un an\u00e1lisis causal?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de los datos puede ampliar numerosas oportunidades para una empresa, con la aplicaci\u00f3n de la <\/span><a href=\"https:\/\/tudashboard.com\/tipos-de-analisis-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">anal\u00edtica de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, una organizaci\u00f3n puede lograr, por ejemplo, predicciones, los conocimientos o las conclusiones de los datos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Puedes recopilar y visualizar los datos en forma de diversos <\/span><a href=\"https:\/\/tudashboard.com\/tipos-de-analisis-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">tipos de gr\u00e1ficas<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o diagramas para mostrar las conclusiones clave, explorar elementos, medidas significativas de los datos, comprobar una hip\u00f3tesis a partir de m\u00faltiples experimentos, anticiparse a las pr\u00f3ximas previsiones sobre la base del comportamiento de los datos en el pasado, y mucho m\u00e1s.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo tanto, una empresa puede aprovechar las ventajas del an\u00e1lisis estad\u00edstico 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 auditor\u00edas financieras, etc.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si quieres optimizar este proceso, no dudes en crear una cuenta gratuita de TuDashboard, o solicitar una demostraci\u00f3n para conocer todas sus funciones.<\/span><\/p>\n<p class=\"button-container\"><a class=\"primary-button\" href=\"https:\/\/tudashboard.com\/sign-in\/?custom1=analisis-causal\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Crear cuenta gratis<\/a><br \/>\n<a class=\"secondary-button\" href=\"https:\/\/tudashboard.com\/demo\/?custom1=analisis-causal\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Hablar con un experto<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El an\u00e1lisis causal toma un conjunto de variables y eval\u00faa si existe una 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