Estudio correlacional

Un estudio correlacional determina si dos variables están correlacionadas o no. Esto significa analizar si un aumento o disminución en una variable coincide con un aumento o disminución en la otra variable.

Diseños de investigación

Es muy importante tener en cuenta que correlación no implica causalidad. Volveremos a esto más adelante.

Tipos

Existen tres tipos de correlaciones:

  1. Correlación positiva: la correlación positiva entre dos variables tiene lugar cuando un aumento en una variable conduce a un aumento en la otra y una disminución en una conduce a una disminución en la otra. Por ejemplo, la cantidad de dinero que tiene una persona podría correlacionarse positivamente con el número de vehículos que posee.
  2. Correlación negativa: la correlación negativa sucede cuando un aumento en una variable conduce a una disminución en la otra y viceversa. Por ejemplo, el nivel de educación puede correlacionar negativamente con la delincuencia. Esto significa que el aumento del nivel de la educación en un país puede conducir a la disminución de la delincuencia. Hay que recordar que esto no significa que la falta de educación provoca delincuencia. Podría ser, por ejemplo, que tanto la falta de educación como la delincuencia tienen una razón común: la pobreza.
  3. Sin correlación: dos variables no están correlacionadas cuando un cambio en una no conduce a un cambio en la otra y viceversa. Por ejemplo, entre los millonarios, la felicidad no está correlacionada con el dinero. Esto significa que un aumento de dinero no conduce a la felicidad.

Generalmente se utiliza un coeficiente de correlación en el caso de un estudio correlacional. Varía entre +1 y -1. Un valor cercano a +1 indica una fuerte correlación positiva, mientras que un valor cercano a -1 indica una fuerte correlación negativa. Un valor cercano a cero muestra que las variables no están correlacionadas.

Limitaciones

Es muy importante recordar que la correlación no implica una causalidad y no hay manera de determinar o probar causalidad en un estudio correlacional. Éste es un error común cometido por la gente en casi todos los ámbitos de la vida.

Correlation Comic

Por ejemplo, un político estadounidense que se opone a los almuerzos gratis para niños pobres en las escuelas argumenta: "muéstrenme la escuela que tenga más almuerzos gratis o de mayor precio reducido y les mostraré las peores calificaciones, compañeros" (nymag.com). Se está hablando de una correlación; nadie puede suponer una causalidad. La explicación obvia de esto es una causa común de la pobreza: las personas que son demasiado pobres para alimentar a sus hijos no van a tener las mejores calificaciones.

We would love feedback on this article.
Please let us know about any error.
We highly appreciate suggestions.

Suggest changes

Cita: 

(Jun 16, 2011). Estudio correlacional. Retrieved Apr 19, 2014 from Explorable.com: https://explorable.com/es/estudio-correlacional