Domina el Estudio correlacional: Definición, clasificación y 3 Ejemplos

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.

estudios correlacionales

¿En qué consiste un Estudio Correlacional?

La correlación entre variables en este tipo de estudios es como el comportamiento entre dos personas que puede que estén enamoradas, puede que se rechacen o puede que se ignoren.

¿Qué es un estudio correlacional?

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 del los estudio correlacional 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.

La correlación no implica causalidad. Para determinar una relación causal se recurre a los estudios experimentales o cuasiexperimentales.

Clasificación y representación gráfica del estudio correlacional

En el contexto de los estudios correlacionales, existe una tríada de características clave que nos permiten clasificar y entender mejor las relaciones entre variables. Estas características son la forma, la intensidad y la dirección de la correlación.

TriadaDescripción
DirecciónCorrelación positiva, negativa o nula.
IntensidadCorrelación fuerte, débil o ninguna.
FormaCorrelación lineal, exponencial y en forma de U.
3 formas de clasificar la correlación
clasificacion de correlacion en estudio correlacional

En esencia, la relación entre dos variables puede ser descrita y evaluada a través de estos aspectos, cada uno aportando una perspectiva única sobre cómo interactúan dichas variables. Sin estos elementos no podríamos interpretar los datos presentados en un gráfico de dispersión.

La Relevancia del Estudio Correlacional en el contexto del TFG

Como estudiante del TFG o como investigador en ciernes en el ámbito de la Psicología, entender en qué consiste, en qué casos tiene sentido y cómo puedes implementar el estudio correlacional no es una tontería. ¿Por qué? Pues porque, dado que puedes tener bastantes limitaciones a la hora de manipular variables, este enfoque podría ser el ideal. Y, sin embargo, no es tan conocido como el experimental o el cuasiexperimental.

Este enfoque no sólo te va a permitir explorar relaciones entre variables que de otro modo serían inaccesibles. Sino que también fomenta un entendimiento más profundo de los fenómenos psicológicos desde una perspectiva ética y práctica. Al no intervenir y sólo siendo un observador, no afectas de ninguna manera sobre tus sujetos.

Además, la habilidad para interpretar correctamente las correlaciones, reconociendo sus limitaciones en términos de inferencias causales, es muy para la formación de psicólogos competentes y críticos. Y, sin ninguna duda, es buen entrenamiento para tu práctica clínica en el futuro.

¿En qué casos podrías aplicar el estudio correlacional para tu investigación o TFG?

La investigación correlacional es especialmente valiosa en situaciones donde la manipulación directa de variables es impracticable, ya sea por limitaciones éticas, logísticas o porque los eventos de interés ya han transcurrido. Este enfoque es ampliamente utilizado en el campo de la psicología para explorar relaciones entre variables complejas y ofrecer insights sobre cómo distintos aspectos de la conducta y procesos mentales pueden asociarse entre sí. A continuación, se presentan tres contextos clave o tres condiciones en que esta metodología resulta particularmente útil:

1. Cuando no se puedan manipular variables

En muchos casos, las variables de interés, como rasgos de personalidad, inteligencia, o condiciones psicológicas, no pueden ser alteradas o asignadas aleatoriamente por investigadores debido a su naturaleza inherente. Por ejemplo, estudiar cómo la inteligencia (medida a través del CI) se relaciona con el rendimiento académico requiere de métodos correlacionales, ya que no es posible, ni ético, modificar la inteligencia de los individuos para observar los efectos directos sobre su desempeño escolar.

2. Si los eventos ya han pasado

La investigación correlacional permite examinar el impacto de experiencias previas en situaciones actuales o futuras. Un estudio podría investigar cómo la participación en actividades educativas durante la primera infancia se relaciona con el rendimiento académico en etapas posteriores, como la educación primaria, analizando datos retrospectivos.

3. Cuando, en caso de manipular variables, se puede causar daño a los participantes

En circunstancias donde manipular variables podría causar daño a los participantes o violar principios éticos, los estudios correlacionales ofrecen una alternativa viable. Un ejemplo clásico es la investigación de la relación entre conductas de riesgo, como el consumo de sustancias ilícitas, y sus consecuencias en la salud. Sería inmoral y ilegal inducir el consumo de drogas para observar efectos negativos, pero se pueden utilizar métodos correlacionales para estudiar estas relaciones en poblaciones donde estas conductas ya ocurren.

¿Cómo se controlan las variables extrañas en este tipo de estudio?

En el estudio correlacional, 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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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 estudio correlacional y tener en cuenta la posibilidad de variables extrañas.

Ventajas y limitaciones

El estudio correlacional con tiene varias ventajas y limitaciones que es importante tener en cuenta al interpretar sus resultados:

Ventajas

Las ventajas que ofrece el estudio correlacional son:

  • 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

Por otro lado, las desventajas del estudio correlacional se enumeran a continuación:

  • 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.

Ejemplos de TFG en donde hay estudio correlacional

Algunos ejemplos de tipos de TFG en psicología que se basan en la estrategia correlacional:

Estudio correlacional entre el bienestar psicológico y el uso de las redes sociales

Este TFG podría tener como objetivo investigar la relación entre el bienestar psicológico y el uso de las redes sociales en una población específica, como adolescentes o jóvenes adultos. Las variables a correlacionar podrían ser el bienestar psicológico (medido mediante escalas de autoinforme) y el uso de las redes sociales (medido mediante el tiempo dedicado a las redes sociales o el número de publicaciones).

Estudio correlacional entre el apoyo social y el afrontamiento en pacientes con enfermedades crónicas

Este TFG podría explorar la relación entre el apoyo social y el afrontamiento en pacientes con enfermedades crónicas, como el cáncer o la diabetes. Las variables a correlacionar podrían ser el apoyo social percibido (medido mediante escalas de autoinforme) y las estrategias de afrontamiento (medidas mediante entrevistas o cuestionarios).

Estudio correlacional entre la ansiedad y la memoria de trabajo en estudiantes universitarios

Este TFG podría investigar la relación entre la ansiedad y la memoria de trabajo en estudiantes universitarios. Las variables a correlacionar podrían ser la ansiedad (medida mediante escalas de autoinforme) y la memoria de trabajo (evaluada mediante pruebas de memoria de trabajo).

En general, los TFG que utilizan la estrategia correlacional se enfocan en explorar la relación entre dos o más variables y en identificar la fuerza y la dirección de esta relación en una población específica. La elección de las variables a correlacionar dependerá del objetivo del estudio y de la población de interés.

Conclusiones

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.

La estrategia correlacional en psicología se caracteriza por varias características fundamentales.

  1. En primer lugar, la estrategia correlacional se utiliza para explorar la relación entre dos o más variables sin manipular ninguna de ellas.
  2. En segundo lugar, la estrategia correlacional se basa en la medición de las variables de interés, lo que significa que se requieren instrumentos de medida fiables y válidos.
  3. En tercer lugar, la estrategia correlacional permite identificar no solo la existencia de relación sino su fuerza y la dirección con la que las variables se correlacionan. Esto proporciona información valiosa sobre la naturaleza de la asociación entre ellas.

Además, la estrategia correlacional se utiliza a menudo en la investigación en psicología clínica y de la salud para explorar la relación entre dos o más trastornos o síntomas. Por ejemplo, se puede utilizar la estrategia correlacional para investigar la relación entre el insomnio y la depresión en pacientes con trastornos del estado de ánimo, o para explorar la relación entre la ansiedad y la rumiación en pacientes con trastornos de ansiedad.

Es importante tener en cuenta que la estrategia o un estudio correlacional no permite establecer relaciones de causalidad entre las variables. Por lo tanto, se debe tener precaución al interpretar los resultados obtenidos a partir de esta estrategia de investigación. Sin embargo, la estrategia correlacional es una herramienta valiosa para explorar la relación entre dos o más variables y generar hipótesis para investigaciones futuras.


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Preguntas Frecuentes

Estudio correlacional

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