Esta vez, nuestra estadística es nuevamente un coeficiente de correlación: el que existe entre la población mundial de la selva tropical y la aparición de enfermedades infecciosas provocadas por animales (de origen animal o transmitidas por animales), como la actual pandemia de corona. Este coeficiente de correlación es negativo: cuanto menos selva tropical, más enfermedades infecciosas. Este fue el resultado de un estudio de los investigadores biomédicos franceses Serge Morand y Claire Lajaunie, que fue ampliamente citado en los medios de comunicación alemanes e internacionales.
Durante 27 años, de 1990 a 2016, los dos investigadores habían observado una disminución constante en la superficie de la tierra cubierta de selva tropical, junto con un aumento igualmente constante de las olas de infecciones de diversas enfermedades animales. Luego se derivó una relación causal de esto en algunos medios, sin control y sin más evidencia. A partir de marzo y hasta abril se informó, entre otros, "derstandard.de" ("hallazgo claro: la deforestación promueve la propagación de enfermedades infecciosas"), "blick.ch" ("la tala de bosques favorece las enfermedades de los animales") y "tag24.de ”(“ Estudio muestra: si seguimos reduciendo, habrá más enfermedades infecciosas ”).
La selva tropical es importante, debido a su biodiversidad.
Algunos informes indican la necesidad de realizar más estudios para establecer una relación causal, pero la mayoría no lo hace. Tal relación causal no puede derivarse de los datos del estudio citado (y los autores tampoco afirman). No queremos negar los posibles efectos negativos de la deforestación de la selva tropical en los seres humanos y el medio ambiente. La reducción resultante de la biodiversidad por sí sola es responsable de muchos agravios.
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Pero no todos los males de la tierra se remontan al declive de la selva tropical. También se podría probar que la desaparición de la selva tropical es responsable del aumento de los robos en Alemania o del aumento de la deuda nacional en todo el mundo.
Estas conclusiones no comprobadas de la correlación con la causalidad se encuentran entre los errores estadísticos más comunes de todos. En los hombres, por ejemplo, existe una correlación negativa entre los ingresos y la cantidad de cabellos en la cabeza: cuanto menos cabello, más dinero. Esta correlación surge del hecho de que los hombres generalmente pierden cabello con la edad y aumentan sus ingresos. Con Jeff Bezos de Amazon, la correlación también encajaría, Steve Jobs también era calvo, pero ¿qué pasa con Bill Gates de Microsoft o Warren Buffett?
Correlaciones sin sentido
La razón más común de tales correlaciones sin sentido son las tendencias comunes: dos series de tiempo que van en la misma dirección, por cualquier razón, siempre están automáticamente correlacionadas de manera altamente positiva. En Alemania, por ejemplo, existe una correlación perfecta entre las importaciones de naranja de Portugal y las cifras de ocupación de los hospitales de bebidas alemanas. Ambas series de tiempo han aumentado desde la Segunda Guerra Mundial. Por lo tanto, a nadie se le ocurriría prohibir las naranjas en Portugal ahora. De la misma manera, dos series de tiempo con tendencias opuestas siempre están automáticamente correlacionadas de manera altamente negativa, como aquí el área de selva tropical y la incidencia de infección.
La estadística ciertamente conoce los procedimientos para distinguir entre correlaciones y causalidades. En el estudio de Morand y Lajaunie, sin embargo, se busca en vano esto.
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