Estudios correlacionales en psicología: ejemplos, ventajas y tipos

Publicado el 16 noviembre, 2020

¿Qué es la investigación correlacional?

En psicología, la investigación correlacional se puede utilizar como primer paso antes de que comience un experimento. También se puede utilizar si no se pueden realizar experimentos. Determina si existe una relación entre dos o más variables y, de ser así, en qué grado se produce la relación. Hay tres tipos comunes de investigación correlacional.

Tres tipos

1. El primero de los tres tipos, observación natural , es observar y registrar variables en un entorno natural, sin interferir. Por ejemplo, puede observar la asistencia a clase de los estudiantes para predecir el éxito de la calificación. Este tipo de investigación se utiliza a menudo cuando la experimentación de laboratorio no es posible o ética. Sin embargo, puede llevar mucho tiempo y no permite un control variable.

2. La investigación por encuestas consiste en recopilar información a través de encuestas o cuestionarios eligiendo una muestra aleatoria de participantes. Por ejemplo, si alguna vez llenó una encuesta de satisfacción sobre un producto nuevo en un centro comercial, ha participado en la investigación de la encuesta. Estas encuestas se utilizan para predecir si un nuevo artículo tendrá éxito. La investigación de encuestas es rápida y conveniente, pero los participantes pueden afectar los resultados de diversas formas.

3. Por último, la investigación de archivos analiza los datos recopilados por otros. Por ejemplo, puede consultar los registros de archivo para predecir cómo las estadísticas sobre delitos influyen en la economía local. La búsqueda de archivos suele ser gratuita. Sin embargo, se necesitan grandes cantidades de datos para ver cualquier tipo de relación significativa. Los investigadores no pueden controlar los datos ni cómo se recopilaron.

Relación entre variables

Los estudios correlacionales pueden sugerir que existe una relación entre variables. Sin embargo, NO PUEDE probar que una variable cause un cambio en otra. Si no hay asociaciones entre las variables probadas, entonces no hay conexiones causales entre ellas. Tomemos, por ejemplo, el experimento en el que observas a los estudiantes con poca asistencia para ver si afecta sus calificaciones. Si esos estudiantes obtienen calificaciones bajas, esto sugiere que existe una relación causal entre la falta de asistencia a clases y el rendimiento académico. Sin embargo, con solo dos variables disponibles, no se puede probar que estos estudiantes obtendrán mejores calificaciones si se presentan de manera más consistente.

Además, correlación no significa causalidad. En otras palabras, la correlación no indica una relación causa-efecto. Esto se debe a que puede haber factores de confusión . Los factores de confusión son variables que influyen tanto en la variable independiente como en la variable dependiente. Siguiendo el ejemplo anterior, la baja asistencia no siempre causa malas calificaciones porque puede haber factores de confusión. Por ejemplo, es posible que al estudiante no le guste la asignatura o que tenga una discapacidad de aprendizaje que afecte su desempeño.

El grado o la fuerza de la relación se considera un coeficiente de correlación o la dependencia lineal de las variables. El coeficiente de correlación de -1 indica una fuerte relación negativa. Un +1 indica una fuerte relación positiva, mientras que un 0 indica que no hay ninguna relación. Si los coeficientes de correlación son fuertes, entonces se puede suponer que una variable puede predecir otra variable (por ejemplo, puntajes SAT y éxito de los estudiantes).

Resumen de la lección

En psicología, la investigación correlacional determina si existe una relación entre dos o más variables y, de ser así, en qué grado se produce la relación. Hay tres tipos principales de estudios correlacionales: observación natural, investigación de encuestas e investigación de archivos.

Es importante recordar que, aunque la investigación correlacional puede sugerir una relación entre variables, NO PUEDE probar que una variable causa un cambio en otra variable. De manera similar, una correlación entre dos variables no necesariamente indica una relación de causa y efecto entre ellas debido a posibles factores de confusión, que son factores potencialmente desconocidos que pueden influir tanto en las variables independientes como en las dependientes. Finalmente, el grado de relación entre las variables en una correlación se describe como un coeficiente de correlación y se mide entre -1 (una fuerte relación negativa), 0 (sin relación) y 1 (una fuerte relación positiva).

Los resultados del aprendizaje

Después de revisar esta lección, tendrá la capacidad de:

  • Definir investigación correlacional y factores de confusión.
  • Describir los tres tipos principales de estudios correlacionales.
  • Explicar si la investigación correlacional puede mostrar una relación causal.
  • Identificar los grados de relaciones entre variables.

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