Espurio: definición, resumen y ejemplos

Espurio es un término utilizado para describir una relación estadística entre dos variables que, a primera vista, parecerían ser relacionado causalmente, pero después de un examen más detallado, solo aparece así por coincidencia o debido al papel de un tercero, intermediario variable. Cuando esto ocurre, se dice que las dos variables originales tienen una "relación espuria".

Este es un concepto importante para entender dentro de las ciencias sociales y en todas las ciencias que dependen de Estadísticas como método de investigación porque los estudios científicos a menudo están diseñados para evaluar si existe o no una relación causal entre dos cosas. Cuando uno prueba una hipótesis, esto es generalmente lo que uno está buscando. Por lo tanto, para interpretar con precisión los resultados de un estudio estadístico, uno debe comprender la falsedad y ser capaz de detectarlo en los hallazgos.

Cómo detectar una relación espuria

La mejor herramienta para detectar una relación espuria en los resultados de la investigación es el sentido común. Si trabajas con la suposición de que, solo porque dos cosas puedan coexistir no significa que estén causalmente relacionadas, entonces tienes un buen comienzo. Cualquier investigador que valga la pena siempre tendrá un ojo crítico cuando examine los hallazgos de su investigación, sabiendo que no tener en cuenta todas las variables posiblemente relevantes en el curso de un estudio puede afectar los resultados. Ergo, un investigador o lector crítico debe examinar críticamente los métodos de investigación empleados en cualquier estudio para comprender realmente lo que significan los resultados.

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La mejor manera de eliminar la espuria en un estudio de investigación es controlarla, en un sentido estadístico, desde el principio. Esto implica contabilizar cuidadosamente todas las variables que pueden afectar los resultados e incluirlas en su modelo estadístico para controlar su impacto en la variable dependiente.

Ejemplo de relaciones espurias entre variables

Muchos científicos sociales han centrado su atención en identificar qué variables impactan la variable dependiente del logro educativo. En otras palabras, están interesados ​​en estudiar qué factores influyen en la cantidad de estudios formales y títulos que una persona alcanzará en su vida.

Cuando observa las tendencias históricas en el nivel educativo según la raza, observa que los estadounidenses de origen asiático tienen entre 25 y 29 años. tienen más probabilidades de haber completado la universidad (un 60 por ciento de ellos lo han hecho), mientras que la tasa de finalización para los blancos es de 40 por ciento. Para los negros, la tasa de finalización de la universidad es mucho más baja: solo el 23 por ciento, mientras que la población hispana tiene una tasa de solo el 15 por ciento.

Al observar estas dos variables, se podría suponer que la raza tiene un efecto causal al finalizar la universidad. Pero, este es un ejemplo de una relación espuria. No es la raza en sí la que impacta el logro educativo, sino racismo, que es la tercera variable "oculta" que media la relación entre estos dos.

El racismo impacta la vida de las personas de color de manera tan profunda y diversa, moldeando todo desde donde viven, a qué escuelas van y cómo se clasifican dentro de ellas, cuánto trabajan sus padres, y cuánto dinero ganan y ahorran. También afecta cómo los maestros perciben su inteligencia y con qué frecuencia y severidad son castigados en las escuelas. En todas estas formas y en muchas otras, el racismo es una variable causal que impacta el logro educativo, pero la raza, en esta ecuación estadística, es espuria.

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