Introducción
Un diseño de investigación correlacional investiga las relaciones entre variables sin que el investigador controle o manipule ninguna de ellas.
Una correlación refleja la fuerza y/o dirección de la relación entre dos (o más) variables. La dirección de una correlación puede ser positiva o negativa.
| Correlación positiva | Ambas variables cambian en la misma dirección. | A medida que aumenta la altura, también aumenta el peso. |
| Correlación negativa | Las variables cambian en direcciones opuestas. | A medida que aumenta el consumo de café, disminuye el cansancio |
| Correlación cero | No hay relación entre las variables. | El consumo de café no se correlaciona con la altura. |
Desarrollo del tema
Investigación correlacional versus experimental
Tanto la investigación correlacional como la experimental utilizan métodos cuantitativos para investigar las relaciones entre variables. Pero existen diferencias importantes en cómo se recopilan los datos y los tipos de conclusiones que se pueden sacar.
| Investigación correlacional | Investigación experimental | |
|---|---|---|
| Objetivo | Se utiliza para probar la fuerza de asociación entre variables. | Se utiliza para probar relaciones de causa y efecto entre variables. |
| Variables | Las variables solo se observan sin manipulación o intervención por parte de los investigadores. | Se manipula una variable independiente y se observa una variable dependiente. |
| Control | Se utiliza un control limitado, por lo que otras variables pueden desempeñar un papel en la relación. | Las variables extrañas se controlan para que no puedan afectar sus variables de interés. |
| Validez | Alta validez externa: puede generalizar con confianza sus conclusiones a otras poblaciones o entornos. | Alta validez interna: puede sacar conclusiones con confianza sobre la causalidad. |
Cuándo usar la investigación correlacional
La investigación correlacional es ideal para recopilar datos rápidamente de entornos naturales. Eso lo ayuda a generalizar sus hallazgos a situaciones de la vida real de una manera externamente válida. Hay algunas situaciones en las que la investigación correlacional es una opción adecuada.
Para investigar las relaciones no causales
Quiere averiguar si existe una asociación entre dos variables, pero no espera encontrar una relación causal entre ellas. La investigación correlacional puede proporcionar información sobre relaciones complejas del mundo real, ayudando a los investigadores a desarrollar teorías y hacer predicciones.
| Ejemplo Quiere saber si existe alguna correlación entre el número de hijos que tienen las personas y el partido político por el que votan. No cree que tener más hijos haga que las personas voten de manera diferente; es más probable que ambos estén influenciados por otras variables como la edad, la religión, la ideología y el nivel socioeconómico. Pero una fuerte correlación podría ser útil para hacer predicciones sobre los patrones de votación. |
Explorar relaciones causales entre variables
Cree que existe una relación causal entre dos variables, pero no es práctico, poco ético o demasiado costoso realizar una investigación experimental que manipule una de las variables.
La investigación correlacional puede proporcionar indicaciones iniciales o apoyo adicional para las teorías sobre las relaciones causales.
Para probar nuevas herramientas de medición
Ha desarrollado un nuevo instrumento para medir su variable y necesita probar su confiabilidad o validez. La investigación correlacional se puede utilizar para evaluar si una herramienta captura de manera consistente o precisa el concepto que pretende medir.
| Ejemplo Desarrollas una nueva escala para medir la soledad en niños pequeños basada en evidencia anecdótica durante los encierros. Para validar esta escala, debe probar si realmente mide la soledad. Recopila datos sobre la soledad utilizando tres medidas diferentes, incluida la nueva escala, y prueba los grados de correlación entre las diferentes medidas. Encontrar correlaciones altas significa que su escala es válida. |
Cómo recopilar datos correlacionales
Hay muchos métodos diferentes que puede utilizar en la investigación correlacional. En las ciencias sociales y del comportamiento, los métodos de recopilación de datos más comunes para este tipo de investigación incluyen encuestas, observaciones y datos secundarios.
Es importante elegir y planificar cuidadosamente sus métodos para garantizar la confiabilidad y validez de sus resultados. Debe seleccionar cuidadosamente una muestra representativa para que sus datos reflejen la población que le interesa sin sesgo.
Encuestas
En la investigación de encuestas, puede usar cuestionarios para medir sus variables de interés. Puede realizar encuestas en línea, por correo, por teléfono o en persona. Las encuestas son una forma rápida y flexible de recopilar datos estandarizados de muchos participantes, pero es importante asegurarse de que sus preguntas estén redactadas de manera imparcial y capturen información relevante.
| Ejemplo Para averiguar si existe una relación entre el vegetarianismo y los ingresos, envía un cuestionario sobre la dieta a una muestra de personas de diferentes niveles de ingresos. Analiza estadísticamente las respuestas para determinar si los vegetarianos generalmente tienen ingresos más altos. |
Observación naturalista
La observación naturalista es un tipo de investigación de campo en la que recopila datos sobre un comportamiento o fenómeno en su entorno natural.
Este método a menudo implica registrar, contar, describir y categorizar acciones y eventos. La observación naturalista puede incluir elementos tanto cualitativos como cuantitativos, pero para evaluar la correlación, recopila datos que se pueden analizar cuantitativamente (por ejemplo, frecuencias, duraciones, escalas y cantidades).
La observación naturalista le permite generalizar fácilmente sus resultados a contextos del mundo real y puede estudiar experiencias que no son replicables en entornos de laboratorio. Pero el análisis de datos puede llevar mucho tiempo y ser impredecible, y el sesgo del investigador puede sesgar las interpretaciones.
| Ejemplo Para averiguar si existe una correlación entre el género y la participación en clase, observe seminarios universitarios, anote la frecuencia y duración de las contribuciones de los estudiantes y clasifíquelas según el género. Analiza estadísticamente los datos para determinar si los hombres son más propensos a hablar en clase que las mujeres. |
Datos secundarios
En lugar de recopilar datos originales, también puede utilizar datos que ya se han recopilado para un propósito diferente, como registros oficiales, encuestas o estudios anteriores.
El uso de datos secundarios es económico y rápido, porque la recopilación de datos es completa. Sin embargo, los datos pueden no ser confiables, estar incompletos o no ser del todo relevantes, y usted no tiene control sobre la confiabilidad o validez de los procedimientos de recopilación de datos.
| Ejemplo Para averiguar si las horas de trabajo están relacionadas con la salud mental, utilice estadísticas nacionales oficiales y estudios científicos de varios países diferentes para combinar datos sobre las horas de trabajo promedio y las tasas de enfermedad mental. Analiza estadísticamente los datos para ver si los países que trabajan menos horas tienen mejores resultados de salud mental. |
Cómo analizar datos correlacionales
Después de recopilar datos, puede analizar estadísticamente la relación entre las variables mediante análisis de correlación o regresión, o ambos. También puede visualizar las relaciones entre variables con un diagrama de dispersión.
Diferentes tipos de coeficientes de correlación y análisis de regresión son apropiados para sus datos en función de sus niveles de medición y distribución.
Análisis de correlación
Con un análisis de correlación, puede resumir la relación entre las variables en un coeficiente de correlación: un único número que describe la fuerza y ??la dirección de la relación entre las variables. Con este número, cuantificarás el grado de relación entre las variables.
El coeficiente de correlación producto-momento de Pearson, también conocido como r de Pearson, se usa comúnmente para evaluar una relación lineal entre dos variables cuantitativas.
Los coeficientes de correlación generalmente se encuentran para dos variables a la vez, pero puede usar un coeficiente de correlación múltiple para tres o más variables.
Análisis de regresión
Con un análisis de regresión, se puede predecir cuánto se asociará un cambio en una variable con un cambio en la otra variable. El resultado es una ecuación de regresión que describe la línea en un gráfico de sus variables.
Puede usar esta ecuación para predecir el valor de una variable en función de los valores dados de las otras variables. Es mejor realizar un análisis de regresión después de probar una correlación entre sus variables.
Correlación y causalidad
Es importante recordar que la correlación no implica causalidad. El hecho de que encuentre una correlación entre dos cosas no significa que pueda concluir que una de ellas causa la otra por varias razones.
Problema de direccionalidad
Si dos variables están correlacionadas, puede ser porque una de ellas es causa y la otra es efecto. Pero el diseño de investigación correlacional no permite inferir cuál es cuál. Para pecar de precavidos, los investigadores no concluyen la causalidad de los estudios correlacionales.
| Ejemplo Encuentra una correlación positiva entre los niveles de vitamina D y la depresión: las personas con niveles bajos de vitamina D tienen más probabilidades de tener depresión. Pero no puede estar seguro de si tener niveles bajos de vitamina D causa depresión, o si tener depresión causa una ingesta reducida de vitamina D debido a cambios en el estilo de vida o el apetito. Por lo tanto, solo se puede concluir que existe una relación entre estas dos variables. |
Problema de la tercera variable
Una variable de confusión es una tercera variable que influye en otras variables para hacerlas parecer causalmente relacionadas aunque no lo estén. En cambio, existen vínculos causales separados entre el factor de confusión y cada variable.
En la investigación correlacional, el control del investigador sobre las variables extrañas es limitado o nulo. Incluso si controla estadísticamente algunos posibles factores de confusión, aún puede haber otras variables ocultas que disimulen la relación entre las variables de su estudio.
| Ejemplo Encuentra una fuerte correlación positiva entre las horas de trabajo y el estrés relacionado con el trabajo: las personas con menos horas de trabajo reportan niveles más bajos de estrés relacionado con el trabajo. Sin embargo, esto no prueba que la reducción de horas de trabajo provoque una reducción del estrés. Hay muchas otras variables que pueden influir en ambas variables, como el ingreso promedio, las condiciones de trabajo y la precariedad laboral. Puede controlar estadísticamente estas variables, pero no puede decir con certeza que las horas de trabajo más bajas reducen el estrés porque otras variables pueden complicar la relación. |
Aunque un estudio correlacional no puede demostrar la causalidad por sí solo, puede ayudar a desarrollar una hipótesis causal que se pruebe en experimentos controlados.
Preguntas frecuentes sobre la investigación correlacional
¿Qué es una correlación?
- Una correlación refleja la fuerza y/o dirección de la asociación entre dos o más variables.
- Una correlación positiva significa que ambas variables cambian en la misma dirección.
- Una correlación negativa significa que las variables cambian en direcciones opuestas.
- Una correlación cero significa que no hay relación entre las variables.
¿Qué es la investigación correlacional?
Un diseño de investigación correlacional investiga las relaciones entre dos variables sin que el investigador controle o manipule ninguna de ellas. Es un tipo no experimental de investigación cuantitativa.
¿Cuál es la diferencia entre investigación correlacional y experimental?
Los experimentos controlados establecen causalidad, mientras que los estudios correlacionales solo muestran asociaciones entre variables.
- En un diseño experimental, manipulas una variable independiente y mides su efecto en una variable dependiente. Se controlan otras variables para que no puedan afectar los resultados.
- En un diseño correlacional, mide variables sin manipular ninguna de ellas. Puede probar si sus variables cambian juntas, pero no puede estar seguro de que una variable haya causado un cambio en otra.
En general, la investigación correlacional tiene una validez externa alta, mientras que la investigación experimental tiene una validez interna alta.
¿Cuántas variables hay en una correlación?
Una correlación generalmente se prueba para dos variables a la vez, pero puede probar correlaciones entre tres o más variables.
¿Qué es un coeficiente de correlación?
Un coeficiente de correlación es un número único que describe la fuerza y ??la dirección de la relación entre sus variables.
Diferentes tipos de coeficientes de correlación pueden ser apropiados para sus datos en función de sus niveles de medición y distribución. El coeficiente de correlación producto-momento de Pearson ( r de Pearson ) se usa comúnmente para evaluar una relación lineal entre dos variables cuantitativas.
Conclusión
Como se abordó a la largo del tema, la investigación correlacional, se centra en un método de investigación no experimental en el que un investigador mide dos variables y comprende y evalúa la relación estadística entre ellas sin la influencia de ninguna variable extraña.
En conclusión, se han identificado principalmente tres tipos de investigación correlacional:
Correlación positiva: una relación positiva entre dos variables es cuando un aumento en una variable conduce a un aumento en la otra variable. Una disminución en una variable verá una reducción en la otra variable. Por ejemplo, la cantidad de dinero que tiene una persona podría correlacionarse positivamente con la cantidad de automóviles que posee.
Correlación negativa: una correlación negativa es literalmente lo contrario de una relación positiva. Si hay un aumento en una variable, la segunda variable mostrará una disminución y viceversa.
Sin correlación: No existe correlación entre las dos variables en este tercer tipo. Un cambio en una variable puede no necesariamente ver una diferencia en la otra variable. Por ejemplo, ser millonario y la felicidad no están correlacionados. Un aumento de dinero no conduce a la felicidad.
Fuentes consultadas
- Bhandari, P. (2021, July 7). Correlational research. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/correlational-research/
- Fleetwood, D. (2018, junio 7). Correlational Research: What it is with Examples. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/correlational-research/