En la epidemiología una de las principales actividades es determinar la causa de las enfermedad, para lo cual se plantean diversos tipos de estudios, experimentales y no experimentales; sin embargo, al no ser experimentales muchos de ellos, se requiere mantener presente la frase de asociación no significa causalidad. Esta premisa permite expandir el análisis realizado a un hecho y determinar si este en efecto está relacionado con el evento (Health Knowledge (s. f.)).
Existen varios factores no causales que pueden dar lugar a una asociación y es fundamental tenerlos presentes, entre ellos se puede mencionar a (Health Knowledge (s. f.)) :
1. Azar
2. Sesgo
3. Confusión
4.Causalidad reversa
5. Falta de temporalidad
Estos factores pueden generar asociaciones que falsamente estarán vinculados a una causa, por ejemplo el sesgo puede llevar a una selección no aleatoria, favoreciendo un evento; en la confusión, pueden existir variables no contempladas que lleven a falsos resultados; el azar podría estar vinculado a una muestra no representativa que dará resultados no extrapolables.
Por esto, es necesario tener presente la premisa de "asociación no significa causalidad", y siempre realizar un análisis riguroso, antes de determinar una causalidad.
1. Health Knowledge. (s. f.). Association and Causation. En Research Methods – 1a Epidemiology. Recuperado el 1 de diciembre de 2025, de https://www.healthknowledge.org.uk/public-health-textbook/research-methods/1a-epidemiology/association-causation
2. Health Knowledge. (s. f.). Biases and Confounding. Recuperado el 1 de diciembre de 2025, de https://www.healthknowledge.org.uk/public-health-textbook/research-methods/1a-epidemiology/biases