KNO-014: Causality and Correlation / Causalidad y correlación

EN
When two variables move together , what additional evidence is needed before the pattern can support a claim that changing one would change the other? This article examines that question through temporal order , confounding, reverse causation, randomisation, causal diagrams, adjustment, propensity scores, instrumental variables, negative controls and target-trial emulation. It asks how each method changes the inferential problem, which assumptions remain hidden when an association is treated as self-explanatory, and why different designs identify different causal contrasts. It also asks where observational evidence can be genuinely causal without pretending to reproduce a randomised experiment, and where formal methods merely make assumptions more explicit. The goal is to separate the observable pattern from the intervention question and to show what a defensible causal claim must make inspectable.

ES
Cuando dos variables cambian juntas, ¿qué evidencia adicional hace falta antes de sostener que modificar una cambiaría la otra? Este artículo examina esa pregunta mediante orden temporal, confusión, causalidad inversa, aleatorización, diagramas causales, ajuste, puntuaciones de propensión, variables instrumentales, controles negativos y emulación de ensayos objetivo. Pregunta cómo cambia cada método el problema inferencial, qué supuestos permanecen ocultos cuando una asociación se trata como autoexplicativa y por qué distintos diseños identifican contrastes causales distintos. También pregunta cuándo la evidencia observacional puede sustentar inferencia causal sin fingir que reproduce un ensayo aleatorizado y cuándo los métodos formales solo vuelven más explícitos los supuestos. El objetivo es separar el patrón observable de la pregunta de intervención y mostrar qué debe quedar inspeccionable en una afirmación causal defendible.

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