La solicitud
De Jordan Reyes, Director de marketing
“En 36 meses, nuestro gasto en marketing y nuestros ingresos se correlacionan en 0.92. Me gustaría decirle al consejo que el gasto impulsa los ingresos y pedir un presupuesto mayor. ¿Es justo decir eso?”
Tu objetivo
Elige la respuesta más precisa para Jordan.
Each measure's normal month (January–October) is 100. In November and December spend averages 171 and revenue 197: both jump together, every year.
Ver los números
| Marketing spend | Revenue | |
|---|---|---|
| Jan–Oct | 100 | 100 |
| Nov–Dec | 171 | 197 |
Lo que recibe Jordan, y por qué
La lección
La correlación no es causalidad, en concreto
Todos han oído la frase. Lo útil es saber por qué dos columnas pueden moverse juntas sin que una cause la otra, porque así puedes nombrar la razón en una reunión. Hay tres comunes:
- Una variable de confusión: una tercera cosa impulsa ambas columnas.
- Causalidad inversa: la flecha apunta en sentido contrario.
- Azar: con suficientes columnas, algunos pares se correlacionan por suerte.
La variable de confusión en los números de Harbor & Pine
Pon el gasto mensual en marketing junto a los ingresos mensuales de los pedidos completados, de 2023 a 2025:
monthly = pd.DataFrame({"spend": spend_by_month, "revenue": revenue_by_month})
monthly["spend"].corr(monthly["revenue"]) # 0.92Ahora divide los meses:
| gasto por mes | ingresos por mes | |
|---|---|---|
| Enero–octubre | $33,153 | $141,041 |
| Noviembre–diciembre | $56,689 | $277,176 |
Ambos saltan en la temporada navideña. La fiebre navideña trae clientes sin importar el presupuesto, y el equipo de marketing lo sabe, así que planea su mayor gasto justo para esas semanas. Además, ambas columnas crecen cada año. La temporada y el crecimiento son variables de confusión: elevan el gasto y los ingresos al mismo tiempo, así que los dos se correlacionan con fuerza aunque el gasto no aportara nada.
La causalidad inversa también se esconde aquí
Los presupuestos suelen fijarse como un porcentaje de las ventas esperadas. Cuando se espera que los ingresos sean altos, el gasto sube. Parte de la flecha va de los ingresos al gasto, no al revés.
Qué puedes afirmar y qué lo resolvería
Puedes decir: “Los meses con más gasto tuvieron más ingresos”. No puedes decir cuántos ingresos causó el gasto. Para averiguarlo, cambia el gasto a propósito y mantén el mismo calendario para ambos grupos: pausalo o recórtalo en regiones o semanas elegidas al azar (un grupo de exclusión o prueba geográfica) y compara. Eso es un experimento, y el capítulo 3 te enseñó a leerlo.
Errores comunes
- “0.92 significa que el 92% está causado por.” r no es un porcentaje ni la parte de nada.
- “Más meses lo vuelven causal.” Más datos afinan la correlación; la variable de confusión se queda.
- Quitar la temporada y cantar victoria. Fuera de noviembre y diciembre la correlación sigue siendo 0.84, porque ambas columnas también crecen cada año. Quitar una variable de confusión no es quitarlas todas.
¡Linterna encendida!
Practicaste: correlation vs causationconfounderseasonality
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento