Causa y efecto

Una relación de causalidad entre dos eventos es aquella en que uno de los dos eventos desencadena al otro. Por ejemplo, oprimir un interruptor desencadena un mecanismo que permite el flujo de corriente por un cable, y este flujo de corriente a su vez hace que un foco se ilumine. Pero en nuestra realidad pasan muchísimas cosas en cada instante y no es tan fácil saber exactamente la causa (o causas) de un evento. Esto da lugar a las siguientes falacias:

Post hoc ergo propter hoc: Significa "después de esto, por lo tanto a causa de esto" y se lo conoce también como falsa causalidad. Ocurre cuando uno concluye que hay una relación de causalidad entre dos eventos porque uno ocurrió después que el otro.

Ejemplo: "Una vez comí maíz genéticamente modificado, y al día siguiente estuve mal del estómago. El maíz genéticamente modificado me hace daño". Es la falacia de falsa causalidad, ya que puede ser que el malestar no fuera debido al maíz, sino a algún otro alimento o bebida, o incluso ser somatización debido al temor de haber consumido un producto genéticamente modificado.

Cum hoc ergo propter hoc: Significa "con esto, por lo tanto a causa de esto". Muy similar a la anterior, la diferencia consiste en que se usa una correlación estadística en vez de ordenamiento temporal. La frase "correlación no implica causalidad" que es común en estadística se refiere a esta falacia específicamente.

Ejemplo: En países con estaciones calientes, hay una correlación entre el consumo de helado y el número de crímenes violentos. Sería falaz concluir que una de estas cosas desencadena a la otra. Lo que ocurre es que ambas son causadas por el aumento de temperaturas (hay una relación causal demostrada entre los climas más cálidos y la violencia).
Otra posibilidad es que dos eventos muestren una correlación estadística por pura coincidencia, lo que se vuelve muy probable si se está comparando un gran número de variables (en esto se basa la falacia del francotirador tejano).

Ambas falacias, en especial la segunda, son comunes en estudios y análisis estadísticos que presentan una correlación (que bien puede ser real y obtenida mediante un análisis riguroso) pero se la usa para concluir erradamente una causalidad. Entre quienes usan este tipo de tácticas usualmente están:
Personas que promueven una dieta enfocada en aumentar o reducir un nutriente específico.
Grupos religiosos que buscan demostrar que la homosexualidad, la masturbación, el ateísmo o los abortos inducidos son dañinos para la salud mental o física.
Gente paranoica que quiere probar la existencia de una conspiración.
"Médicos alternativos" que quieren demostrar que sus terapias y remedios son más efectivos que un placebo, o incluso que la medicina real.

¿Qué hacer para reconocer estas falacias?
La prueba más básica que tiene que pasar un análisis estadístico es contar con un grupo de control. Luego de esto, se debe aislar todas las posibles variables que afecten el resultado, o al menos las más importantes. Cualquier estudio que no cumplas estas condiciones puede ser ignorado, pues no presenta evidencia suficiente para poder separar el resultado de una falsa causalidad. Si es posible, es bueno buscar experimentos independientes y comparar resultados, así como meta análisis en caso de haberlos.