Inferir relações de causa e efeito é uma tarefa central mas dificílima em ciência

Ilustração: Valentina Fraiz

Por Rafael Chaves

Uma busca rápida na internet por “correlações espúrias” trará resultados surpreendentes. O consumo de sorvete e o número de crimes violentos, por exemplo, têm uma correlação quase perfeita ao longo das estações do ano. Seria a extinção do sorvete a chave para acabar com a criminalidade?

O problema desta solução é confundir correlação com causalidade. A origem desta correspondência não é uma relação de causa e efeito, mas sim uma causa comum. Neste caso, a temperatura. Em dias ensolarados, não só mais pessoas saem às ruas – portanto, estão mais sujeitas a cometer e sofrer crimes –, como também maior é vontade de se refrescar. Este fato, apesar de anedótico, traz à tona um problema central em ciência: como estimar relações de causa e efeito a partir de dados observados? Na pandemia atual de Covid-19, é urgente descobrir se um determinado tratamento é a causa da melhora da doença.

Vamos supor que um doente tomou certo remédio e melhorou. Pode parecer promissor, mas devemos ser cautelosos. Talvez o paciente fosse melhorar independentemente do remédio. Para evitar falsas conclusões, devemos realizar um experimento controlado – um grupo de pessoas recebe a droga, e ao outro, o grupo de controle, não se ministra o remédio em questão, ou então se oferece um placebo. Caso os dois grupos mostrem resultados similares quanto à melhora, teremos um indicativo claro da não eficácia do tratamento, certo?

Continue lendo no blog Ciência Fundamental, na Folha de S. Paulo.