Investigación correlacional

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Un diseño de investigación correlacional mide una relación entre dos variables sin que el investigador controle ninguna de ellas.

Puede interesarte explorar también otros tipos de investigación.

Su objetivo es averiguar si existen los siguientes posibles tipos de correlaciones:

Tipos de correlación entre variables

Correlación positiva

Ambas variables cambian en la misma dirección A medida que aumenta la altura, el peso también aumenta

Correlación negativa

Las variables cambian en direcciones opuestas A medida que aumenta el consumo de café, disminuye el cansancio

Correlación cero

No existe relación entre las variables. El consumo de café no está correlacionado con la altura.

¿Cuándo usar un diseño de investigación correlacional?

La investigación correlacional es un tipo de investigación descriptiva (en oposición a la investigación experimental).

Hay dos situaciones principales en las que puede optar por hacer una investigación correlacional.

Desea averiguar si existe una relación entre dos variables, pero no espera encontrar una relación causal entre ellas.

Ejemplos

Desea saber si las personas que tienen ingresos más altos tienen más probabilidades de ser vegetarianas.

No cree que los ingresos causen vegetarianismo (o viceversa), pero encontrar una relación podría conducir a una mejor comprensión de los factores que influyen o limitan las elecciones dietéticas de las personas.

Desea 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 estado socioeconómico. Pero una fuerte correlación podría ser útil para hacer predicciones sobre los patrones de votación.

Cree que hay una relación causal entre dos variables, pero no es práctico o no es ético realizar una investigación experimental que manipule una de las variables.

Ejemplos

Hipotetiza que el tabaquismo pasivo causa asma en los niños. No puede hacer un experimento para probar la hipótesis; sería poco ético exponer deliberadamente a algunos niños al tabaquismo pasivo. Pero puede hacer un estudio correlacional para averiguar si los niños cuyos padres fuman tienen más probabilidades de tener asma que los niños cuyos padres no fuman.

Desea probar la teoría de que las emisiones de gases de efecto invernadero causan el calentamiento global. No es prácticamente posible hacer un experimento que controle las emisiones globales a lo largo del tiempo, pero a través de la observación y el análisis de datos a gran escala puede mostrar una fuerte correlación que respalda la teoría.

¿Cómo hacer investigación correlacional?

Hay muchos métodos diferentes que puede usar en la investigación correlacional. Para probar su hipótesis, analizará estadísticamente los datos cuantitativos. Las correlaciones pueden ser fuertes o débiles.

Técnicas y métodos para la investigación correlacional

Los métodos de recopilación de datos más comunes para este tipo de investigación incluyen encuestas, observaciones y datos secundarios. La investigación académica a menudo combina varios métodos.

Es importante elegir y planificar cuidadosamente sus métodos para garantizar la fiabilidad y la validez de sus resultados.

1. Encuestas

Una forma sencilla de investigar la relación entre variables es a través de encuestas y cuestionarios.

Puede realizar encuestas en línea, por correo, por teléfono o en persona.

Hace preguntas a los encuestados relacionadas con las variables que le interesan y luego analiza estadísticamente las respuestas.

Rápido y flexible
Las respuestas pueden no siempre ser honestas o precisas

Ejemplo

Para averiguar si existe una relación entre vegetarianismo e ingresos, envíe un cuestionario sobre dieta a una muestra de personas de diferentes niveles de ingresos. Usted analiza estadísticamente las respuestas para determinar si los vegetarianos generalmente tienen ingresos más altos.

2. Observación naturalista

Este es un tipo de investigación de campo, donde se recopilan datos sobre un comportamiento o fenómeno en su entorno natural sin intervenir.

Este método a menudo implica registrar, contar, describir y clasificar acciones y eventos. La observación naturalista puede incluir elementos tanto cualitativos como cuantitativos, pero para encontrar la correlación, se enfoca en datos que pueden analizarse cuantitativamente (por ejemplo, frecuencias, duraciones, escalas y cantidades).

Elimina la influencia del investigador y la imprecisión de los encuestados que pueden afectar las variables.

Puede ser lento e impredecible.

Ejemplo

Para averiguar si existe una correlación entre el género y la participación en clase, observe los seminarios universitarios, observe la frecuencia y la duración de las contribuciones de los estudiantes y los clasifique en función del género. Usted analiza estadísticamente los datos para determinar si los hombres tienen más probabilidades de hablar en clase que las mujeres.

3. Investigación documental (Fuentes secundarias)

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.

Permite el acceso a grandes cantidades de datos para observar cambios en el tiempo o el espacio
Los datos pueden ser poco confiables o incompletos.

Ejemplo

Para averiguar si las horas de trabajo están relacionadas con la salud mental, utilice estadísticas nacionales oficiales, registros de salud y estudios científicos de varios países diferentes para encontrar datos sobre las horas de trabajo promedio y las tasas de enfermedades mentales. Usted analiza estadísticamente los datos para ver si los países que trabajan menos horas tienen mejores resultados de salud mental.

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 una de ellas cause la otra.

Ejemplo

Se encuentra una fuerte correlación negativa entre las horas de trabajo y la salud mental: en países con un promedio de horas de trabajo más bajo, las personas reportan una mejor salud mental. Sin embargo, esto no prueba que las horas de trabajo más bajas causen una mejora en la salud mental. Hay muchas otras variables que pueden influir en la relación, como el ingreso promedio, el acceso a la atención de la salud mental y las normas culturales.

Aunque la investigación correlacional no puede probar la causalidad, con una gran cantidad de datos cuidadosamente recopilados y analizados, puede respaldar firmemente una hipótesis causal.

En los ejemplos anteriores, los efectos sobre la salud del tabaquismo pasivo y el efecto invernadero han sido respaldados por tanta evidencia correlativa sólida que los científicos aceptan una relación causal.

Fuentes:

Traducción y adaptación de la página https://www.scribbr.com/methodology/correlational-research/

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