Associação não deve ser confundida com causalidade; se X causa Y , então os dois estão associados (dependentes). No entanto, podem surgir associações entre variáveis na presença (ou seja, X causa Y) e ausência (ou seja, têm uma causa comum) de uma relação causal, como vimos no contexto das redes Bayesianas1.
O que torna uma associação causal?
Força da associação – Quanto mais forte a associação, ou magnitude do risco, entre um fator de risco e o resultado, mais provável é que a relação seja considerada causal. Consistência – Os mesmos achados foram observados entre diferentes populações, usando diferentes desenhos de estudo e em momentos diferentes.
Quais são as diretrizes para julgar se uma associação é causal?
As mais importantes dessas diretrizes são 'força' (uma associação forte é mais provável de ser causal do que uma fraca), 'consistência' (uma associação é observada em diferentes estudos, em diferentes circunstâncias, tempos e locais), 'gradiente biológico' (ou seja, dose-resposta – o efeito deve tender a ser maior …
As associações podem ser causais ou não causais?
A palavra 'associada' é apropriada porque inclui relações causais e não causais. No entanto, o 'risco aumentado' provavelmente será interpretado como uma 'causa' porque se A aumenta o risco de B, a implicação é que A causa B.
Qual é a diferença entreum modelo associativo e um modelo causal?
Enquanto o sistema associativo simplesmente liga os estímulos A e B, um modelo causal proposicional representa como A e B estão relacionados um com o outro-por exemplo, como causa precedente e efeito seguinte (Pearl & Russell, 2001).
