15  Pensar causalmente: DAGs

15.1 Controlar por todo es la mejor forma de arruinar un análisis

Existe la superstición de que agregar variables de control mejora un modelo. Que si el coeficiente “sobrevive” a más controles, es más creíble.

Es falso. Hay variables que, al incluirlas, crean el sesgo que no existía. Y no vas a detectarlo mirando el \(R^2\), ni el error estándar, ni ningún diagnóstico de tu software: solo vas a detectarlo pensando en la estructura causal antes de estimar nada.