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.
Es muy importante tener en cuenta que correlación no implica causalidad. Volveremos a esto más adelante.
Existen tres tipos de correlaciones:
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.
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.
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.
Oskar Blakstad (Jun 16, 2011). Estudio correlacional. Sep 25, 2023 Obtenido de Explorable.com: https://staging.explorable.com/es/estudio-correlacional