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¿Qué es la correlación en la investigación en psicología?

Una correlación es una medida estadística de la relación entre dos variables. Las posibles correlaciones oscilan entre +1 y –1. Una correlación cero indica que no hay relación entre las variables.

Una correlación de -1 indica una correlación negativa perfecta, lo que significa que cuando una variable sube, la otra baja. Una correlación de +1 indica una correlación positiva perfecta, lo que significa que ambas variables se mueven juntas en la misma dirección.

Las correlaciones juegan un papel importante en la investigación en psicología. Los estudios correlacionales son bastante comunes en psicología, particularmente porque algunas cosas son imposibles de recrear o investigar en un laboratorio.

En lugar de realizar un experimento, los investigadores pueden recopilar datos de los participantes para observar las relaciones que pueden existir entre diferentes variables. A partir de los datos y el análisis que recopilan, los investigadores pueden hacer inferencias y predicciones sobre la naturaleza de las relaciones entre diferentes variables.

El coeficiente de correlación

La fuerza de la correlación se mide de -1,00 a +1,00. El coeficiente de correlación, a menudo expresado como r, indica una medida de la dirección y la fuerza de una relación entre dos variables. Cuando el r valor está más cerca de +1 o -1, indica que existe una relación lineal más fuerte entre las dos variables.

Una correlación de -0,97 es una correlación negativa fuerte, mientras que una correlación de 0,10 sería una correlación positiva débil. Una correlación de +0,10 es más débil que -0,74 y una correlación de -0,98 es más fuerte que +0,79.

Cuando esté pensando en la correlación, recuerde esta práctica regla: cuanto más cerca esté la correlación de 0, más débil será, mientras que cuanto más cerca esté de +/-1, más fuerte será.

diagramas de dispersión

Los diagramas de dispersión (también llamados gráficos de dispersión, diagramas de dispersión o diagramas de dispersión) se utilizan para trazar variables en un gráfico (consulte el ejemplo anterior) para observar las asociaciones o relaciones entre ellas. El eje horizontal representa una variable y el eje vertical representa la otra.

Cada punto en la gráfica es una medida diferente. A partir de esas medidas, se puede calcular una línea de tendencia. El coeficiente de correlación es la pendiente de esa línea. Cuando la correlación es débil (r está cerca de cero), la línea es difícil de distinguir. Cuando la correlación es fuerte (r está cerca de 1), la línea será más evidente.

Correlaciones cero

Una correlación cero sugiere que la estadística de correlación no indicó una relación entre las dos variables. Es importante tener en cuenta que esto no significa que no haya una relación en absoluto; simplemente significa que no hay una relación lineal. Una correlación cero a menudo se indica usando la abreviatura r = 0.

Comprender las correlaciones

Las correlaciones pueden ser confusas y muchas personas equiparan lo positivo con lo fuerte y lo negativo con lo débil. Una relación entre dos variables puede ser negativa, pero eso no significa que la relación no sea fuerte.

Una correlación positiva débil indicaría que, si bien ambas variables tienden a aumentar en respuesta una a la otra, la relación no es muy fuerte. Una fuerte correlación negativa, por otro lado, indicaría una fuerte conexión entre las dos variables, pero que una sube cuando la otra baja.

La correlación no es causalidad

Por supuesto, la correlación no es igual a la causalidad. El hecho de que dos variables tengan una relación no significa que los cambios en una variable provoquen cambios en la otra. Las correlaciones nos dicen que existe una relación entre las variables, pero esto no significa necesariamente que una variable haga que la otra cambie.

Un ejemplo citado con frecuencia es la correlación entre el consumo de helado y las tasas de homicidio. Los estudios han encontrado una correlación entre el aumento de las ventas de helados y los picos de homicidios. Sin embargo, comer helado no te lleva a cometer un asesinato. En cambio, hay una tercera variable: el calor. Ambas variables aumentan durante el verano.

Correlación ilusoria

Una correlación ilusoria es la percepción de una relación entre dos variables cuando solo existe una relación menor, o ninguna. Una correlación ilusoria no siempre significa inferir causalidad; también puede significar inferir una relación entre dos variables cuando no existe una.

Por ejemplo, la gente a veces asume que debido a que dos eventos ocurrieron juntos en un momento del pasado, ese evento debe ser la causa del otro. Estas correlaciones ilusorias pueden ocurrir tanto en investigaciones científicas como en situaciones del mundo real.

Los estereotipos son un buen ejemplo de correlaciones ilusorias. Las investigaciones han demostrado que las personas tienden a suponer que ciertos grupos y rasgos ocurren juntos y, con frecuencia, sobrestiman la fuerza de la asociación entre las dos variables.

Por ejemplo, supongamos que un hombre tiene la creencia errónea de que todas las personas de los pueblos pequeños son extremadamente amables. Cuando el individuo conoce a una persona muy amable, su suposición inmediata podría ser que la persona es de un pueblo pequeño, a pesar de que la amabilidad no está relacionada con la población de la ciudad.

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