Q51259 – Métodos de Inferência Causal e Econometria – Fundação Getulio Vargas 2025

A significância estatística de um coeficiente de correlação de Pearson de 0.90 é suficiente para concluir a existência de uma relação causal direta entre as duas variáveis.

A demonstração de precedência temporal (causa ocorre antes do efeito), quando combinada com uma forte correlação, é uma condição suficiente para provar a causalidade.

Para estabelecer uma correlação estatística, é um requisito metodológico essencial que o pesquisador demonstre que não há variáveis de confundimento omitidas.

Diferentemente da análise de correlação, que é simétrica, a análise causal pressupõe uma assimetria na relação, identificando a variável que atua como causa e a que é afetada.

Se duas variáveis possuem uma forte relação causal, a correlação linear entre elas será, por definição, nula.