Causalidade Implícita em Gráficos: Uma Abordagem Geral
2025-05-31
Este artigo expande um post anterior sobre causalidade implícita em gráficos de linha, explorando como vários tipos de gráficos — gráficos de barras, gráficos de dispersão e mapas — podem sugerir erroneamente relações causais. O autor destaca como comparações simples, contrastes antes e depois, ou proximidade espacial podem criar uma falsa sensação de causalidade. Quatro padrões principais de causalidade implícita são identificados: fator, evento, covariação e proximidade. O artigo enfatiza a necessidade de análise crítica de visualizações para evitar ser enganado por correlações espúrias.
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