Correlation and Causation in Fisheries and Watershed Management
Authors: Hilborn Ray 
Published: December 2015

Abstract
Efforts to understand how to manage aquatic ecosystems often rely on correlations between human actions and impacts in the ecosystem. We are often warned that correlation does not imply causation and that the gold standard for identifying cause and effect relationships is manipulative experiments. History shows us that correlations are often not causal and that managers should not design policies based on the assumption of causality. However, in the absence of manipulation, correlative evidence may be all that is available. Correlative evidence is strongest when (1) correlation is high, (2) it is found consistently across multiple situations, (3) there are not competing explanations, and (4) the correlation is consistent with mechanistic explanations that can be supported by experimental evidence. Where possible, manipulative experiments and formal adaptive management should be employed, but in large-scale aquatic ecosystems these opportunities are limited. More commonly, we should emphasize identifying the range of possible causal mechanisms and identify policies that are robust to the alternative mechanisms.
Los esfuerzos que se realizan para administrar los ecosistemas acuáticos, a veces se basan en correlaciones entre las acciones humanas y los impactos de éstas sobre los ecosistemas. Suele insistirse en que la correlación no implica causalidad y que el estándar crítico para identificar relaciones causa-efecto son los experimentos controlados. La historia muestra que las correlaciones no siempre son causales y que los manejadores no debieran diseñar políticas basadas en la suposición de existencia de causalidad. No obstante, en ausencia de manipulación, la evidencia correlativa puede ser lo único que hay disponible. La evidencia correlativa es más fuerte cuando (1) la correlación es alta, (2) se obtiene de forma consistente a través de múltiples situaciones, (3) no existen explicaciones alternativas, y (4) la correlación es consistente con explicaciones mecánicas que pueden ser apoyadas con evidencia experimental. Cuando sea posible, se deben utilizar los experimentos controlados y el manejo adaptativo formal, sin embargo en el caso de ecosistemas acuáticos de gran escala, estas oportunidades son limitadas. Más comúnmente, se debe hacer énfasis en identificar un rango de posibles mecanismos causales e implementar políticas de manejo que sean robustas a los mecanismos alternativos.
Les efforts pour comprendre comment gérer les écosystèmes aquatiques se basent souvent sur les corrélations entre les actions humaines et les impacts sur l'écosystème. Nous sommes souvent mis en garde sur le fait que la corrélation n'implique pas la causalité et que le critère de référence pour identifier des liens de cause à effet sont les expériences de manipulation. L'histoire nous enseigne que les corrélations sont souvent sans causalité et que les responsables ne devraient pas concevoir les politiques en se basant sur la présomption de causalité. Néanmoins, en absence de manipulation, la preuve de la corrélation est peut-être la seule chose disponible. La preuve de la corrélation est plus forte quand (1) la corrélation est importante, (2) elle est retrouvée systématiquement à travers de nombreuses situations, (3) il n'y a pas d'explications antagonistes, et (4) la corrélation est cohérente avec des explications mécanistes qui peuvent s'appuyer sur la preuve expérimentale. Si possible, des expériences de manipulation et la gestion formelle adaptative devraient être utilisées, mais dans les écosystèmes aquatiques à grande échelle ces opportunités sont limitées. Généralement, nous devons mettre l'accent sur l'identification de l'habitat des possibles mécanismes de causalité et identifier les politiques qui sont robustes pour les mécanismes alternatifs.