Ao analisar dados, é comum encontrar relações entre variáveis. Mas será que uma causa a outra ou ambas apenas ocorrem simultaneamente? Entender a diferença entre correlação e causalidade ajuda a evitar confusões, orienta decisões mais conscientes e fortalece a qualidade das análises. 

Por isso, neste artigo, vamos explicar o que é correlação, o que é causalidade, como identificar relações de causa e efeito e quais ferramentas ajudam nessa análise. Continue conosco para saber mais!

O que é correlação?

Correlação é quando dois fenômenos estão relacionados de alguma forma.  Por exemplo: em certas épocas do ano, o número de afogamentos e as vendas de sorvete aumentam. Nesse caso, há uma correlação positiva — ou seja, as duas variáveis aumentam juntas.

Esse tipo de relação pode ser:

• Positiva: as duas variáveis aumentam ou diminuem juntas.
• Negativa: quando uma sobe, a outra tende a cair.
• Nula: quando não há relação linear entre elas. Em um diagrama de dispersão, os pontos aparecem distribuídos de forma aleatória, sem formar uma tendência clara (nem positiva, nem negativa).

Mas atenção: só porque duas variáveis estão relacionadas,  não quer dizer que uma está causando a outra.

No exemplo do número de afogamentos e das vendas de sorvete, é verdade que ambos aumentam juntos em certas épocas do ano, mas isso não quer dizer que um fenômeno causa o outro diretamente. O que acontece é que há um fator em comum, como o verão ou os dias mais quentes, que influencia os dois fenômenos.

Quando faz calor, mais pessoas vão a praias e piscinas, o que aumenta o risco de afogamentos. Ao mesmo tempo, mais pessoas compram sorvete para se refrescar. Ou seja, os dois fenômenos estão conectados por um fator externo, mas um não causa diretamente o outro.

O que é causalidade?

Causalidade é quando um evento realmente provoca  outro. Por exemplo: se você desligar a luz, o ambiente escurece. Aqui, há uma relação de causa e efeito evidente.

Na análise de dados, identificar causalidade é mais difícil do que identificar correlação. Afinal, pode haver outros fatores escondidos influenciando o resultado. E é aí que entram os métodos de análise, que ajudam a investigar melhor essas relações.

Como identificar se existe causalidade?

Nem sempre é fácil constatar se uma variável está causando mudanças na outra. Às vezes, dois eventos acontecem juntos por coincidência ou porque outro fator está influenciando ambos.

Para investigar isso, podemos usar alguns métodos bem úteis, que ajudam a entender melhor o que está acontecendo.

Testes estatísticos que ajudam na análise

Perceber que duas variáveis mudam juntas é só o começo. Para entender melhor o que pode estar por trás dessa relação, é importante ir além da observação e usar testes que ajudem a investigar com mais cuidado.

Esses testes ajudam a descobrir se existe mesmo uma ligação entre as variáveis ou se foi apenas coincidência. A seguir, explicamos três formas de fazer isso que são bastante utilizadas na área de dados.

Teste de hipótese

Quando aparece uma associação entre duas variáveis, o teste de hipótese ajuda a verificar se essa relação faz sentido ou se pode ser apenas uma variação aleatória nos dados.

É como colocar uma ideia à prova: você formula uma hipótese, analisa os dados com base nela e, a partir dos resultados, decide se vale a pena seguir investigando ou se aquela relação talvez não seja tão relevante assim.

Experimentos randomizados

Os experimentos randomizados são uma das formas mais diretas de entender a causalidade.

Nesse tipo de experimento, os participantes são divididos em grupos de forma aleatória. Um grupo recebe a intervenção — como um novo anúncio, um medicamento ou uma mudança no processo — e o outro, não.

A ideia é comparar os resultados entre eles para entender se a intervenção fez, de fato, alguma diferença. Essa divisão aleatória é importante para eliminar outros fatores que poderiam interferir no resultado.

Análise de regressão

A análise de regressão ajuda a entender como uma ou mais variáveis podem influenciar outra. Ela mostra, por exemplo, se um aumento em determinada variável costuma vir acompanhado de uma mudança em outra, e em que direção isso acontece.

Apesar de não confirmar, por si só, uma relação de causa e efeito, a regressão é uma ferramenta valiosa para identificar padrões que podem indicar causalidade. A partir dela, é possível levantar hipóteses que podem ser testadas com mais profundidade depois.

Exemplo prático: marketing digital

Vamos imaginar uma situação comum no dia a dia de quem trabalha com marketing digital: você lança uma nova campanha de anúncios e, logo depois, percebe que as vendas aumentaram.

A primeira reação pode ser pensar que uma ação causou a outra e, às vezes, até é verdade. Mas, antes de tirar conclusões, vale refletir: será que esse crescimento foi mesmo causado pela campanha?

Ou será que outros fatores estavam influenciando ao mesmo tempo, como uma promoção sazonal, uma data comemorativa ou uma mudança de comportamento do mercado?

Para responder com mais segurança, uma boa saída é realizar um teste A/B. Isso significa dividir seu público em dois grupos: um que recebe a campanha e outro que não.

Comparando os resultados entre os dois, fica mais fácil entender se a campanha teve mesmo um impacto direto nas vendas ou se o aumento aconteceu por outro motivo. Esse tipo de abordagem ajuda a tomar decisões com mais base em dados e menos no achismo.

Por que é importante saber a diferença entre correlação e causalidade?

Entender a diferença entre correlação e causalidade não é só um detalhe técnico: ter clareza sobre isso pode mudar completamente a forma como os dados são analisados, evitando confusões e apoiando decisões que realmente fazem sentido.

A seguir, veja alguns motivos pelos quais essa distinção é tão importante para quem está na área de análise de dados.

Evitar conclusões apressadas

Confundir correlação com causalidade aumenta o risco de tirar conclusões erradas. Quando isso acontece, as decisões acabam sendo baseadas em suposições, e não em dados bem analisados.

Esse tipo de erro pode gerar ações que parecem corretas, mas não resolvem o problema. Ao entender a diferença, fica mais fácil usar bem o tempo, os dados e os recursos disponíveis.

Tomar decisões mais alinhadas com a realidade

Ao trabalhar com análise de dados, saber o que está realmente causando um resultado ajuda a agir com mais precisão.

Quando uma decisão é tomada com base apenas em coincidências, sem uma investigação mais profunda, há grandes chances de o verdadeiro motivo passar despercebido.

E aí, mesmo com boas intenções, a solução acaba não resolvendo o que precisa ser ajustado. 

Construir análises mais confiáveis na ciência de dados

Na área de dados, entender a diferença entre correlação e causalidade contribui para a criação de análises que explicam o passado e também ajudam a prever o que pode acontecer.

Esse cuidado torna os resultados mais claros, aumenta a confiança no trabalho realizado e evita que decisões sejam baseadas em relações que não existem de fato.

Ferramentas e métodos para diferenciar correlação e causalidade

Nem sempre dá para tirar conclusões só analisando os gráficos. Às vezes, os dados mostram padrões que parecem óbvios, mas que precisam ser investigados com mais cuidado.

Felizmente, existem ferramentas e métodos que tornam a análise mais clara, mesmo para quem está começando na área de dados.

Ferramentas para usar na prática

Algumas linguagens de programação e plataformas muito usadas são o R, o Python e o Power BI:

• R e Python são linguagens de programação bastante utilizadas em projetos de análise de dados. Elas oferecem recursos para organizar informações, fazer cálculos, criar gráficos e testar relações entre variáveis de maneira eficiente.
• Power BI é uma ferramenta visual que permite criar painéis com gráficos interativos, facilitando a identificação de tendências e padrões. É uma ótima opção para quem prefere trabalhar de forma mais visual, sem tanta programação.

Essas ferramentas são gratuitas ou possuem versões gratuitas para estudantes e iniciantes. É possível aprender a usá-las aos poucos, começando por tutoriais simples e projetos práticos, que ajudam a entender melhor como aplicar o que foi aprendido.

Métodos causais: formas de investigar mais a fundo

Além das ferramentas, existem técnicas que ajudam a analisar se uma variável está realmente causando mudanças em outra.

Conhecer essas técnicas é importante para construir análises mais completas e confiáveis. Veja alguns exemplos:

• Gráficos causais (como o tipo DAG): servem para desenhar possíveis relações de causa e efeito entre variáveis, ajudando a identificar fatores que podem estar influenciando os resultados.
• Análise contrafactual: compara o que aconteceu com o que teria acontecido em um cenário diferente. É muito usada para avaliar o impacto de programas, ações ou políticas públicas.
• Controle sintético: cria um grupo de comparação artificial, combinando dados antigos ou de contextos parecidos. Essa técnica é bastante útil quando não é possível fazer um experimento real com diferentes grupos.

Com essas ferramentas e métodos, é possível fazer análises mais confiáveis, criar projetos interessantes e construir um portfólio que demonstre o seu potencial para o mercado.

Aprender a diferença entre correlação e causalidade é um passo importante para quem está começando na área de análise de dados. Isso ajuda a entender melhor os números, evitar erros comuns e tomar decisões com mais clareza.

E se você quer continuar praticando, que tal usar dados reais? No nosso artigo “Onde encontrar datasets públicos para usar no seu portfólio de análise de dados?”, mostramos sites e plataformas que oferecem bases de dados gratuitas. Aproveite!