Introducción
Correlación significa que existe una asociación estadística entre las variables. Causalidad significa que un cambio en una variable provoca un cambio en otra variable.
En la investigación, es posible que haya encontrado la frase «correlación no implica causalidad». La correlación y la causalidad son dos ideas relacionadas, pero comprender sus diferencias lo ayudará a evaluar e interpretar críticamente la investigación científica.
Desarrollo del tema
¿Cuál es la diferencia?
La correlación describe una asociación entre variables: cuando una variable cambia, también lo hace la otra. Una correlación es un indicador estadístico de la relación entre variables. Estas variables cambian juntas: covarían. Pero esta covariación no se debe necesariamente a un vínculo causal directo o indirecto.
Causalidad significa que los cambios en una variable provocan cambios en la otra; existe una relación de causa y efecto entre las variables. Las dos variables están correlacionadas entre sí y también existe un vínculo causal entre ellas.
Una correlación no implica causalidad, pero la causalidad siempre implica correlación.
¿Por qué correlación no significa causalidad?
Hay dos razones principales por las que la correlación no es causalidad. Es importante identificar estos problemas para sacar conclusiones científicas sólidas de la investigación.
El problema de la tercera variable significa que una variable de confusión afecta a ambas variables para hacerlas parecer causalmente relacionadas cuando no lo están. Por ejemplo, las ventas de helados y las tasas de delitos violentos están estrechamente relacionadas, pero no tienen una relación causal entre sí. En cambio, las altas temperaturas, una tercera variable, afecta a ambas variables por separado.
El problema de la direccionalidad es cuando dos variables se correlacionan y en realidad pueden tener una relación causal, pero es imposible concluir qué variable provoca cambios en la otra. Por ejemplo, los niveles de vitamina D se correlacionan con la depresión, pero no está claro si los niveles bajos de vitamina D causan depresión o si la depresión provoca una ingesta reducida de vitamina D.
Deberá usar un diseño de investigación apropiado para distinguir entre relaciones correlacionales y causales.
Los diseños de investigación correlacional solo pueden demostrar vínculos correlacionales entre variables, mientras que los diseños experimentales pueden probar la causalidad.
Investigación correlacional
En un diseño de investigación correlacional, recopila datos sobre sus variables sin manipularlas.
| Ejemplo: investigación correlacional Recopila datos de encuestas para investigar si existe una relación entre los niveles de actividad física y la autoestima. Pregunta a los participantes sobre sus niveles actuales de ejercicio y mide su autoestima usando un inventario. Encuentra que el nivel de actividad física se correlaciona positivamente con la autoestima: los niveles más bajos de actividad física se asocian con una autoestima más baja, mientras que los niveles más altos de actividad física se asocian con una autoestima más alta. |
La investigación correlacional suele tener una validez externa alta, por lo que puede generalizar sus hallazgos a entornos de la vida real. Pero estos estudios tienen poca validez interna, lo que dificulta la conexión causal de los cambios en una variable con los cambios en la otra.
Estos diseños de investigación se usan comúnmente cuando no es ético, es demasiado costoso o es demasiado difícil realizar experimentos controlados. También se utilizan para estudiar relaciones que no se espera que sean causales.
| Ejemplo: Investigación correlacional Para estudiar si el consumo de medios violentos está relacionado con la agresión, recopila datos sobre el uso de videojuegos de los niños y sus tendencias de comportamiento. Pide a los padres que informen la cantidad de horas semanales que su hijo pasó jugando videojuegos violentos y encuesta a los padres y maestros sobre el comportamiento de los niños. Encuentra una correlación positiva entre las variables: los niños que pasan más tiempo jugando videojuegos violentos tienen mayores índices de comportamiento agresivo. |
Problema de la tercera variable
Sin experimentos controlados, es difícil decir si fue la variable que le interesa la que causó cambios en otra variable. Las variables extrañas son cualquier tercera variable además de sus variables de interés que podrían afectar sus resultados.
El control limitado en la investigación correlacional significa que las variables extrañas o de confusión sirven como explicaciones alternativas para los resultados. Las variables de confusión pueden hacer que parezca que una relación correlacional es causal cuando no lo es.
| Ejemplo: Variables extrañas y de confusión En su estudio sobre los videojuegos violentos y la agresión, la atención de los padres es una variable de confusión que podría influir en cuánto usan los niños los videojuegos violentos y sus tendencias de comportamiento. La atención de los padres de baja calidad puede aumentar tanto el uso violento de videojuegos como los comportamientos agresivos en los niños. Pero no es algo que controle, por lo que solo puede sacar una conclusión de correlación entre sus principales variables. |
Cuando dos variables están correlacionadas, todo lo que puede decir es que los cambios en una variable ocurren junto con los cambios en la otra.
Correlaciones espurias
Una correlación espuria es cuando dos variables parecen estar relacionadas a través de terceras variables ocultas o simplemente por coincidencia.
| Ejemplo: Correlación espuria En Alemania y Dinamarca, la evidencia estadística muestra una clara correlación positiva entre la población de cigüeñas y la tasa de natalidad durante décadas. A medida que fluctúa la población de cigüeñas, también lo hace el número de recién nacidos. ¿Cómo explicas este patrón? La teoría de la cigüeña establece un vínculo causal simple entre las variables para argumentar que las cigüeñas dan a luz físicamente. Este estudio satírico muestra por qué no se puede concluir la causalidad sólo a partir de la investigación correlacional. En realidad, la correlación puede explicarse por terceras variables (como patrones climáticos, desarrollos ambientales, etc.) que causaron un aumento tanto en la población humana como de cigüeñas, o el vínculo puede ser pura coincidencia. |
Cuando analiza correlaciones en un gran conjunto de datos con muchas variables, las posibilidades de encontrar al menos un resultado estadísticamente significativo son altas. En este caso, es más probable que cometa un error de tipo I. Esto significa concluir erróneamente que existe una verdadera correlación entre las variables de la población basándose en datos de muestra sesgados.
Problema de direccionalidad
Para demostrar la causalidad, debe mostrar una relación direccional sin explicaciones alternativas. Esta relación puede ser unidireccional, con una variable impactando a la otra, o bidireccional, donde ambas variables se impactan entre sí.
Un diseño correlacional no podrá distinguir entre ninguna de estas posibilidades, pero un diseño experimental puede probar cada dirección posible, una a la vez.
| Ejemplo: Problema de direccionalidad Las variables de actividad física y autoestima se pueden relacionar causalmente de tres formas: – La actividad física puede afectar la autoestima – La autoestima puede afectar la actividad física – La actividad física y la autoestima pueden afectarse mutuamente |
En la investigación correlacional, la direccionalidad de una relación no está clara porque el control del investigador es limitado. Podría correr el riesgo de concluir causalidad inversa, la dirección equivocada de la relación.
Investigación causal
Los vínculos causales entre las variables sólo pueden demostrarse verdaderamente con experimentos controlados. Los experimentos prueban predicciones formales, llamadas hipótesis, para establecer la causalidad en una dirección a la vez.
Los experimentos tienen una validez interna alta, por lo que las relaciones de causa y efecto se pueden demostrar con una confianza razonable.
Puede establecer la direccionalidad en una dirección porque manipula una variable independiente antes de medir el cambio en una variable dependiente.
| Ejemplo: Prueba de direccionalidad en un diseño experimental Usted cree que el nivel de actividad física afecta la autoestima, por lo que prueba esta hipótesis en un experimento. Aplicas una intervención de actividad física y mides los cambios en la autoestima. Para establecer la direccionalidad, su intervención de actividad física debe preceder a cualquier cambio observado en la autoestima. Para probar si esta relación es bidireccional, deberá diseñar un nuevo experimento que evalúe si la autoestima puede afectar el nivel de actividad física. |
En un experimento controlado, también puede eliminar la influencia de terceras variables mediante el uso de asignación aleatoria y grupos de control.
La asignación aleatoria ayuda a distribuir las características de los participantes de manera uniforme entre los grupos para que sean similares y comparables. Un grupo de control le permite comparar la manipulación experimental con un tratamiento similar o con ningún tratamiento.
| Ejemplo: Control de terceras variables en un diseño experimental Coloca aleatoriamente a cada participante en un grupo de control o en un grupo experimental. La asignación aleatoria elimina los efectos de las características de la tercera variable del participante, como la edad o el estado de salud mental, que podrían influir en los resultados. El grupo de control recibe una intervención comparable no relacionada, mientras que el grupo experimental recibe la intervención de actividad física. Al mantener constantes todas las variables entre los grupos, excepto el tratamiento de la variable independiente, cualquier diferencia entre los grupos puede atribuirse a su intervención. |
Preguntas frecuentes sobre correlación y causalidad
¿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.
¿Cuál es la diferencia entre correlación y causalidad?
La correlación describe una asociación entre variables: cuando una variable cambia, también lo hace la otra. Una correlación es un indicador estadístico de la relación entre variables.
Causalidad significa que los cambios en una variable provocan cambios en la otra; existe una relación de causa y efecto entre las variables. Las dos variables están correlacionadas entre sí y también existe un vínculo causal entre ellas
¿Por qué la correlación no implica causalidad?
La tercera variable y los problemas de direccionalidad son dos razones principales por las que la correlación no es causalidad.
El problema de la tercera variable significa que una variable de confusión afecta a ambas variables para hacerlas parecer causalmente relacionadas cuando no lo están.
El problema de la direccionalidad es cuando dos variables se correlacionan y en realidad pueden tener una relación causal, pero es imposible concluir qué variable provoca cambios en la otra.
¿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
Conclusión
En conclusión, si bien la causalidad y la correlación pueden existir al mismo tiempo, la correlación no implica causalidad. La causalidad se aplica explícitamente a los casos en los que la acción A provoca el resultado B. Por otro lado, la correlación es simplemente una relación. La acción A se relaciona con la acción B, pero un evento no necesariamente hace que suceda el otro evento.
La correlación y la causalidad a menudo se confunden porque a la mente humana le gusta encontrar patrones incluso cuando no existen. A menudo fabricamos estos patrones cuando dos variables parecen estar tan estrechamente asociadas que una depende de la otra. Eso implicaría una relación de causa y efecto donde el evento dependiente es el resultado de un evento independiente.
Fuentes consultadas
- Bhandari, P. (2021, julio 12). Correlation vs. Causation. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/correlation-vs-causation/
- Madhavan, A. (2019, septiembre 20). Correlation vs causation: Understand the difference for your product. Amplitude. https://amplitude.com/blog/causation-correlation