Marco de resultados potenciales

El marco de resultados potenciales te ayuda a pensar en causas y efectos comparando lo que ocurrió con lo que habría ocurrido en otras condiciones. Cada decisión tiene varios futuros posibles: imagina un camino que se bifurca y del que solo puedes recorrer una rama, aunque quieras saber qué habría pasado en la otra. Prueba esto: La próxima vez que veas un titular sobre algo que «funciona», pregúntate qué habría pasado sin ello.

El marco de resultados potenciales define la causalidad mediante una comparación entre dos estados del mundo: lo que ocurrió y lo que habría ocurrido con otro tratamiento o en otras condiciones. Cada persona o unidad tiene resultados potenciales bajo cada condición posible, pero solo observamos uno. Esto plantea el problema fundamental de la inferencia causal: nunca podemos observar directamente el efecto en una persona concreta porque no podemos ver ambos resultados al mismo tiempo.

La idea central es que los efectos causales se definen para cada individuo como la diferencia entre sus resultados potenciales, aunque nunca podamos medir esa diferencia directamente.

Donald Rubin formalizó el marco de resultados potenciales, también llamado modelo causal de Rubin, en la década de 1970, basándose en el trabajo previo de Jerzy Neyman de 1923. Este marco define los efectos causales mediante cantidades contrafactuales: para cada unidad, existe un resultado potencial con tratamiento (Y₁) y otro en la condición de control (Y₀), pero solo se observa uno. El efecto causal individual es Y₁ - Y₀, mientras que el efecto medio del tratamiento (ATE, por sus siglas en inglés) es el valor esperado de esta diferencia en la población. Holland (1986) llamó a esto el «problema fundamental de la inferencia causal»: nunca podemos observar simultáneamente ambos resultados potenciales para una misma unidad [2].

El marco de resultados potenciales tiene varias limitaciones importantes. Primero, supone consistencia: la versión del tratamiento está bien definida y es la misma para todas las unidades. Sin embargo, las intervenciones del mundo real suelen aplicarse de varias maneras, lo que complica las afirmaciones causales: ¿qué es exactamente «el programa de formación»? Segundo, requiere el supuesto de valor estable del tratamiento por unidad (SUTVA, por sus siglas en inglés). Esto significa que el tratamiento de una unidad no afecta al resultado de otra y que no hay interferencia entre unidades; este supuesto no se cumple en situaciones como los efectos de red o la inmunidad colectiva. Tercero, el marco tiene dificultades para abordar decisiones dinámicas, en las que las elecciones de tratamiento dependen de resultados anteriores, lo que exige modelos más complejos. Cuarto, se centra principalmente en los efectos medios en las poblaciones: los efectos causales individuales siguen siendo, por su propia naturaleza, imposibles de observar. Por último, el marco no especifica cómo actúan los efectos causales mediante mecanismos concretos. Define qué son, pero no por qué ocurren, así que necesita combinarse con conocimientos del tema para resultar útil como explicación.