Imagina que un día, Juan conoce a Ana en una fiesta. Juan siente una conexión instantánea con Ana y quiere saber si ella también siente lo mismo por él. Para descubrirlo, comienza a observar su comportamiento cada vez que están juntos. Éste es, en esencia, lo que busca cualquier investigador con un estudio de correlación. En esta entrada, exploraremos los diferentes tipos de estudios correlacionales que existen y cómo se pueden utilizar en la investigación psicológica. Y lo haremos por medio de la ejemplificación del caso de Ana y Juan, para hacer frente a una de las dificultades más corrientes que suelen tener los estudiantes a la hora de comprender los diferentes enfoques en investigación.
¿Qué es un estudio correlacional? ¿cuál es el objetivo primordial?
Un estudio correlacional es un tipo de investigación científica que se utiliza para determinar si existe una relación entre dos o más variables. En un estudio correlacional, se mide el grado de relación entre las variables, pero no se manipula ninguna de ellas. Es decir, no se realizan cambios en las variables para ver cómo afectan a otras, sino que se observa la relación natural entre ellas. De manera que el objetivo principal de los estudios correlacionales es determinar si existe una asociación entre dos o más variables. Si hay una correlación significativa, esto sugiere que las variables están relacionadas de alguna manera, aunque no necesariamente de manera causal.
¿Cómo se clasifican y se representan los estudios correlacionales?
Los estudios correlacionales se clasifican en tres tipos principales según el tipo de relación que se observe entre las variables: correlación positiva, correlación negativa y correlación nula.
- La correlación positiva ocurre cuando dos variables aumentan o disminuyen juntas.
- La correlación negativa ocurre cuando dos variables se mueven en direcciones opuestas.
- La correlación nula ocurre cuando no hay una relación clara entre las variables.
Es importante destacar que la correlación no implica causalidad y que para determinar una relación causal es necesario realizar estudios experimentales o cuasiexperimentales.
Para representar el tipo de correlación que se da en cada caso, se utiliza un coeficiente de correlación con el que se indica el grado de relación entre las variables. De manera que este coeficiente de correlación puede variar de -1 a +1, donde:
- -1 indica una correlación negativa perfecta.
- 0 indica que no hay correlación.
- +1 indica una correlación positiva perfecta.
Tal que así:
| Tipo de correlación | Coeficiente de correlación | Ejemplo | Representación gráfica |
|---|---|---|---|
| Correlación positiva | +1 a + 0.1 | A medida que Juan le cuenta chistes a Ana, ésta se ríe cada vez más y se anima a contar chistes a Juan, lo cual a Juan le motiva para contar más chistes aún. Así hasta el infinito. Aunque depende del día, a veces esta escalada es más intensa que otras. Pero siempre se retroalimentan. También pasa que, si Juan se mantiene en silencio sin contar chistes, Ana se queda en silencio, ensimismada en sus pensamientos. | Línea de ajuste inclinada hacia arriba, con mayor o menor grado de inclinación (hacia arriba) dependiendo del valor numérico de la correlación resultante. |
| Correlación nula | 0 | Juan y Ana no coinciden en algunos aspectos, no se interesan en determinadas situaciones. No hay un patrón seguro positivo o negativo porque no siempre que Juan intenta ser simpático, Ana se ríe. Sino, más bien, hay una correlación «random». | Puntos dispersos sin relación aparente. No hay posibilidad de trazar una linea de ajuste. |
| Correlación negativa | -0.1 a -1 | No, Juan cuenta chistes y Ana no se ríe. Es más, parece molesta y se aleja cada vez más. La estrategia de Juan parece no favorecer en nada un encuentro amoroso entre ambos. La cosa no va bien. Algún día puede ser tal el rechazo que Ana sienta por los chistes de Juan que se dé el momento en el que, directamente, huya de él. | Línea de ajuste inclinada hacia abajo, con mayor o menor grado de inclinación (hacia abajo) dependiendo del valor numérico de la correlación resultante. |
Para que se entienda mejor la representación gráfica que se daría en cada uno de los casos:
Es importante destacar que el valor absoluto del coeficiente de correlación indica la fuerza de la relación, es decir, a medida que el valor absoluto se acerca a 1, la relación es más fuerte. Pero es importante tener en cuenta que la correlación no implica causalidad y que para establecer una relación causal se necesitan estudios experimentales adecuados.
Antes de seguir, imaginemos que Juan lleva un registro de cada vez que Ana sonríe en su presencia (Variable X) y de cada vez que ella lo mira a los ojos (Variable Y), durante un período de tiempo. Luego, Juan grafica los datos obtenidos en una gráfica de dispersión. En los siguientes subapartados veremos cómo se representan estas correlaciones de forma gráfica, con una gráfica de dispersión.
Correlación positiva y su representación gráfica
Este tipo de correlación ocurre cuando dos variables aumentan o disminuyen juntas. Es decir, cuando una variable aumenta, la otra variable también lo hace. Por ejemplo, un estudio que mide la relación entre el tiempo que los estudiantes pasan estudiando y sus calificaciones académicas puede mostrar una correlación positiva.
Un día, Juan se da cuenta de que cada vez que él le cuenta una broma a Ana, ella se ríe y se acerca más a él. Juan se siente emocionado y piensa que tal vez Ana esté interesada en él. Juan puede concluir que hay una correlación positiva entre su propia felicidad y la de Ana, y que el hecho de hacer reír a Ana puede ser un factor importante para que ella se sienta feliz y atraída por él.
La correlación negativa y su representación gráfica
Este tipo de correlación ocurre cuando dos variables se mueven en direcciones opuestas. Es decir, cuando una variable aumenta, la otra variable disminuye. Por ejemplo, un estudio que mide la relación entre el número de horas que se pasa viendo la televisión y la actividad física podría mostrar una correlación negativa.
Siguiendo el ejemplo, un día Juan nota que cuando él menciona un tema en particular, como su exnovia, Ana se aleja un poco y cambia de tema. Juan se siente incómodo y piensa que tal vez Ana no esté interesada en él. Juan puede concluir que hay una correlación negativa entre la discusión de ciertos temas y el interés de Ana en él, y que tal vez deba evitar mencionar temas incómodos para mantener el interés de Ana.
Correlación nula y su representación gráfica
Este tipo de correlación ocurre cuando no hay una relación clara entre las variables. Es decir, cuando no se puede predecir una variable a partir de la otra. Por ejemplo, un estudio que mide la relación entre la altura de una persona y su capacidad para jugar al baloncesto probablemente mostraría una correlación nula, ya que la altura no es necesariamente un indicador directo de habilidad en el baloncesto.
Hay algunas ocasiones en que Juan no puede encontrar una correlación entre su comportamiento y el de Ana. A veces, cuando Juan es amable con Ana, ella no parece interesada en él, y otras veces, cuando Juan está un poco distante, Ana parece más atraída por él. Juan se siente confundido y no puede concluir que hay una correlación entre su comportamiento y el de Ana.
Algunas conclusiones y puntualizaciones finales
En el ejemplo de Juan y Ana, podemos considerar que la variable «comportamiento de Juan» se compone de distintos elementos, como contar chistes o mencionar temas incómodos, mientras que la variable «sentimientos de Ana» también se compone de distintos elementos, como sentirse feliz o interesada en Juan. Al observar la relación entre estos elementos, se puede establecer una correlación entre las variables.
En este punto, es importante tener en cuenta que, al igual que en el caso de Juan y Ana, los estudios correlacionales buscan establecer una correlación entre distintos elementos de las variables que se están analizando. Sin embargo, la correlación no implica causalidad directa, y puede haber otros factores que influyan en la relación entre las variables observadas. Por lo tanto, se necesitan otros tipos de estudios para establecer una relación causal más precisa, como los estudios experimentales o cuasiexperimentales.
Ventajas y limitaciones de los estudios correlacionales
Los estudios correlacionales tienen varias ventajas y limitaciones que es importante tener en cuenta al interpretar sus resultados:
Ventajas
- Permiten identificar patrones y relaciones entre variables que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
- Son útiles para generar hipótesis y diseñar estudios posteriores para examinar las relaciones causales.
- Son útiles en situaciones en las que los experimentos controlados no son éticamente posibles o prácticos.
- Son útiles para estudiar variables que no pueden ser manipuladas directamente, como la edad, el género, la raza, etc.
Limitaciones
- La correlación no implica causalidad, por lo que no se pueden establecer relaciones causales entre variables.
- Las correlaciones pueden ser afectadas por variables de terceros no medidas, lo que puede conducir a una correlación espuria (una correlación que parece existir pero en realidad es el resultado de una variable no medida).
- Los estudios correlacionales pueden ser limitados en la cantidad de información que pueden proporcionar, ya que no proporcionan una comprensión completa de las variables.
- Las correlaciones pueden ser afectadas por sesgos de selección y confusión, lo que puede afectar la validez de los resultados.
Es importante tener en cuenta que los estudios correlacionales son una herramienta valiosa para la investigación en ciencias sociales y pueden proporcionar información útil para la toma de decisiones. Sin embargo, es importante tener en cuenta las limitaciones y considerar los resultados en el contexto de otras investigaciones para obtener una comprensión más completa de las relaciones entre variables.
¿Cómo se controlan las variables extrañas?
En los estudios correlacionales, es posible que variables no medidas o no controladas puedan afectar los resultados, y esto se conoce como variables extrañas. Para controlarlas, los investigadores pueden utilizar diferentes estrategias, como:
- Diseño de estudio cuidadoso: los investigadores pueden diseñar cuidadosamente el estudio para minimizar la posibilidad de que las variables extrañas influyan en los resultados. Esto incluye la selección cuidadosa de los participantes y la manipulación de las variables para evitar cualquier influencia de las variables extrañas.
- Control estadístico: los investigadores también pueden utilizar técnicas estadísticas para controlar las variables extrañas. Por ejemplo, pueden realizar análisis de regresión para controlar las variables extrañas y evaluar la relación entre las variables de interés.
- Diseño experimental: una forma de controlar las variables extrañas es mediante la realización de experimentos controlados. En los experimentos, los investigadores pueden manipular y controlar cuidadosamente las variables independientes y medir los efectos en las variables dependientes. De esta manera, se puede eliminar o controlar cualquier influencia de las variables extrañas.
Es importante tener en cuenta que, aunque se pueden tomar medidas para controlar las variables extrañas, siempre existe la posibilidad de que puedan influir en los resultados de alguna manera. Por lo tanto, los investigadores deben ser cuidadosos al interpretar los resultados de los estudios correlacionales y tener en cuenta la posibilidad de variables extrañas.
Ejemplo de estudio correlacional para tu TFG
El estudio empírico correlacional es una investigación que busca determinar la relación entre dos o más variables, en este caso, el estrés laboral y la satisfacción laboral en trabajadores de una empresa de servicios. La correlación es una medida estadística que indica si existe una relación entre dos variables y su intensidad, pudiendo ser positiva (a medida que una variable aumenta, la otra también lo hace) o negativa (a medida que una variable aumenta, la otra disminuye).
En este caso, la pregunta de investigación es si existe una correlación entre el estrés laboral y la satisfacción laboral en los trabajadores de una empresa de servicios. Para responder a esta pregunta, se reclutó una muestra de 200 participantes de ambos sexos, que completaron un cuestionario que incluía medidas de estrés laboral y satisfacción laboral. Además, se evaluó la fiabilidad y validez de las medidas mediante análisis de consistencia interna y comparación con otras medidas estandarizadas.
Se controlaron variables extrañas como la edad, la antigüedad en la empresa, el nivel educativo y el tipo de contrato mediante análisis multivariados. Esto significa que se intentó eliminar el efecto que estas variables pudieran tener en la relación entre el estrés laboral y la satisfacción laboral, para poder obtener resultados más precisos.
Para analizar los datos, se utilizaron técnicas estadísticas como análisis de correlación y regresión. Los resultados indicaron una correlación negativa significativa entre el estrés laboral y la satisfacción laboral, lo que sugiere que los trabajadores que experimentan mayores niveles de estrés laboral son menos satisfechos con su trabajo. La relación se mantuvo después de controlar las variables extrañas.
Los hallazgos de este estudio tienen implicaciones importantes para la gestión del talento humano en la empresa y sugieren que intervenciones que reduzcan el estrés laboral pueden mejorar la satisfacción laboral de los trabajadores. Sin embargo, se necesitan estudios futuros para determinar la causalidad de esta relación y generalizar estos resultados a otras empresas y contextos.