La expresión “correlación no es causalidad” debe ser uno de los mantras más celebres en las ciencias sociales y en cualquier disciplina en la que nos auxiliamos de técnicas de análisis estadístico con el objetivo de determinar si la evidencia es consistente o no con una hipótesis determinada. El término correlación debe entenderse en un sentido amplio, pues el mantra se refiere a cualquier estadístico que cuantifique la medida en que dos variables están asociadas. Esto incluye, además del coeficiente de correlación de Pearson, otra medidas como la pendiente en regresión simple, los estadísticos tau y lambda o la diferencia de medias.
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En la investigación empírica recurrimos a indicadores que nos permiten cuantificar los atributos que deseamos observar con fines comparativos. Las fórmulas de estos indicadores reflejan una lógica conceptual, y entender esa lógica es crucial para la interpretación de las cantidades que tales fórmulas arrojan. En este breviario se ilustra este punto con un indicador de uso muy extendido en la ciencia política, el número efectivo de partidos. Además de su celebridad, este indicador resulta interesante porque en él se aplican dos reglas básicas de la probabilidad: la probabilidad de eventos independientes y la probabilidad de eventos disjuntos. De paso, se aprovecha para introducir algunas técnicas simples de simulación de procesos aleatorios (en este caso, la selección al azar de dos diputados para ver si pertenecen o no al mismo partido).
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