Causalidad Implícita en Gráficos: Un Marco General

Este artículo amplía una publicación anterior sobre causalidad implícita en gráficos de líneas, explorando cómo varios tipos de gráficos —gráficos de barras, gráficos de dispersión y mapas— pueden sugerir erróneamente relaciones causales. El autor destaca cómo comparaciones simples, contrastes antes y después, o proximidad espacial pueden crear una falsa sensación de causalidad. Se identifican cuatro patrones clave de causalidad implícita: factor, evento, covariación y proximidad. El artículo enfatiza la necesidad de un análisis crítico de las visualizaciones para evitar ser engañado por correlaciones espurias.