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Si hubiera que probar la hipótesis del día caluroso, un investigador podría registrar los cambios de temperatura y cuánto suda el participante. O bien, el investigador podría medir cuánto sudaban los participantes en un día caluroso. Esperamos encontrar una correlación positiva entre las variables. Veamos cómo se estudian las correlaciones en psicología.
- Echemos un vistazo a la investigación correlacional en psicología.
- Empezaremos examinando el significado de correlación, la fórmula de correlación y los distintos tipos de correlación.
- Para terminar, evaluaremos la investigación correlacional, incluyendo las ventajas de la correlación en psicología y sus inconvenientes.
Investigación correlacional Psicología
Las correlaciones son una prueba estadística estándar utilizada en psicología.
Los investigadores utilizan muchos tipos de pruebas estadísticas, como las correlaciones, para identificar si sus datos apoyan la hipótesis nula o alternativa propuesta al inicio de su estudio.
Si se encuentra una correlación, esto indica que los resultados apoyan una relación entre las variables y potencialmente la hipótesis alternativa, una afirmación predictiva que sugiere que los resultados esperan ver una relación entre las variables. Sin embargo, si no se encuentra ninguna correlación, entonces el análisis apoya la hipótesis nula, una afirmación predictiva de que el investigador espera no encontrar ninguna relación entre las variables.
Correlación Significado
El diseño de investigación correlacional es una técnica no experimental que no requiere que el investigador manipule las variables. En su lugar, mide las variables y luego realiza un análisis correlacional.
Una correlación es una prueba estadística que comprueba si existe asociación y relación entre dos variables.
Un ejemplo de hipótesis alternativa que predice una correlación entre dos variables es que los estudiantes que dedican más tiempo a estudiar tienen más probabilidades de obtener mejores resultados en los exámenes.
Un ejemplo de hipótesis nula que predice que no hay correlación entre dos variables es que es improbable que la cantidad de leche que se bebe esté asociada con la estatura de las personas.
El ejemplo anterior es una hipótesis que puede comprobarse mediante el análisis correlacional, ya que la investigación puede utilizar la prueba para ver si existe una relación entre el tiempo que los alumnos pasan estudiando y las puntuaciones porcentuales que obtienen en un examen.
Fórmula de correlación
En términos estadísticos, el coeficiente de correlación se expresa como r de Pearson.
Un coeficiente de correlación es una cifra que representa la magnitud, es decir, lo fuerte que es la relación y la asociación entre dos variables.
Un coeficientepositivo sugiere una relación positiva entre las dos variables, y un coeficiente negativo indica una relación negativa entre las dos variables.
La relación, la fuerza y la dirección de una correlación también pueden representarse visualmente en un diagrama de dispersión. Utilizaremos el ejemplo anterior para comprender cómo se puede trazar un diagrama de dispersión. Para ello, el investigador tendría que trazar el tiempo que cada alumno dedicó a estudiar frente a la puntuación porcentual que obtuvo.
No es necesario que aprendas las fórmulas de cálculo de las correlaciones para tus estudios de GCSE.
Tipos de correlación
A la hora de aprender los tipos de correlación en psicología, hay dos cosas que debemos tener en cuenta:
- La magnitud de la correlación (lo fuerte que es la correlación)
- La dirección de la correlación (positiva, negativa o nula)
Empecemos por ver cómo puedes identificar la magnitud de la relación entre dos variables. Como recordarás, esto puede determinarse a partir del coeficiente de correlación. El coeficiente puede oscilar entre -1 y +1, y el signo negativo o positivo indica si la relación es positiva o negativa.
El cuadro siguiente resume qué valores de coeficiente representan magnitudes sustanciales, moderadas, débiles o nulas.
| Valor del coeficiente (+) | Valor del coeficiente (-) | Magnitud de la asociación |
| +1 | - 1 | Correlación perfecta |
| más de 0,7 pero menos de 0,9 | más de -0,7 pero menos de -0,9 | Correlación fuerte |
| más de 0,4 pero menos de 0,6 | más de -0,4 pero menos de -0,6 | Correlación moderada |
| superior a -0,01 pero inferior a 0,3 | más de -,01 pero menos de -0,3 | Correlación débil |
| 0 | 0 | Sin correlación |
A partir de los diagramas de dispersión, podemos interpretar la magnitud de las correlaciones. El investigador puede estimar una correlación positiva fuerte cuando cada punto de datos está muy junto. Si están moderadamente juntos, la relación puede considerarse moderada. Y si los puntos de datos están muy dispersos o trazados al azar en el diagrama de dispersión, entonces la correlación puede interpretarse como débil o inexistente.
A veces podemos utilizar diagramas de dispersión en lugar de valores de coeficiente para interpretar si una correlación es positiva, negativa o inexistente. Veamos ejemplos de cómo se mostraría y analizaría cada una de ellas.
Los siguientes datos utilizados y mostrados son completamente hipotéticos y originales de StudySmarter.
Tipos positivos de correlación
El gráfico siguiente muestra una correlación positiva. Del gráfico puede deducirse que una covariable aumentaría a medida que la otra covariable aumentara; esto es evidente porque los puntos de datos se dirigen hacia arriba. El gráfico puede interpretarse como una correlación positiva que indica que, a medida que aumenta el tiempo dedicado al estudio, también aumentan las calificaciones que obtienen los alumnos en los exámenes.
Figura 1: El diagrama de dispersión infiere una correlación positiva entre el tiempo dedicado al estudio y las puntuaciones obtenidas en los exámenes.
Tipos negativos de correlación
El siguiente gráfico muestra una correlación negativa. Del gráfico se deduce que, a medida que aumenta una variable, disminuye la otra; esto es evidente porque los puntos de datos se dirigen hacia abajo. El gráfico puede interpretarse como una correlación negativa que indica que las puntuaciones de ansiedad disminuyen a medida que aumenta el tiempo dedicado a dormir.
Figura 2: El gráfico de dispersión indica una correlación negativa entre el tiempo dedicado a dormir (horas) y las puntuaciones de ansiedad (TAG; las puntuaciones más bajas reflejan niveles bajos de ansiedad).
Tipos de correlación inexistentes
El siguiente gráfico no muestra ninguna correlación o asociación entre las dos variables cuando el gráfico no muestra ningún patrón en la dirección de los puntos de datos. Se informará de los resultados del gráfico como que no existe asociación entre la cantidad de leche bebida y la altura de los participantes.
Figura 3: El diagrama de dispersión sugiere que no hay correlación entre la cantidad de leche bebida (ml en un año) y la altura alcanzada (cm en un año).
Ventajas de la correlación en psicología
Las ventajas de las correlaciones en psicología son
- Un diseño de investigación correlacional no requiere que el investigador manipule las variables, por lo que es menos probable que el sesgo de los investigadores afecte al estudio. La ventaja de esto es que aumenta la validez de la investigación.
- La investigación correlacional es sencilla de replicar, por lo que es relativamente fácil identificar si el estudio es fiable.
- Las correlaciones pueden proporcionar muchos detalles sobre cómo se relacionan dos variables, como la dirección y la magnitud de la relación. Estos detalles son útiles porque permiten a los investigadores identificar hasta qué punto están asociadas dos variables.
- Cuando se analizan datos correlacionales, pueden representarse fácilmente en un gráfico de dispersión; esto facilita al investigador y al lector la visualización e interpretación de las conclusiones del estudio.
- Puede utilizarse como punto de partida en la investigación, por ejemplo, para ayudar a los investigadores a identificar si es necesario realizar más investigaciones. Las investigaciones posteriores pueden ayudar a los investigadores a comprender por qué se ha encontrado una correlación o ninguna correlación, algo que no puede establecerse con las correlaciones.
Desventajas de las correlaciones en psicología
Las desventajas de las correlaciones en psicología son:
- Como la investigación correlacional no es manipulativa, al investigador le resulta difícil controlar los factores de confusión que pueden afectar a la validez del estudio.
Se habla de factores de confusión en la investigación correlacional cuando otros factores afectan a una o ambas variables investigadas.
- Un análisis correlacional es restrictivo, ya que sólo puede utilizarse para analizar datos cuantitativos que puedan medirse en una escala. Por ejemplo, no es fácil utilizar una correlación cuando se analizan datos de una escala Likert.
- No se puede establecer la causa y el efecto de las correlaciones: a partir de los resultados de las correlaciones, no podemos identificar qué variable es la causa y el efecto de un fenómeno.
- A partir de la investigación correlacional, no podemos identificar si una variable tiene más efecto sobre la otra. Por lo tanto, este análisis tiene una utilidad limitada.
Correlación - Puntos clave
- El diseño de investigación correlacional es una técnica no experimental que no requiere que el investigador manipule las variables. En su lugar, miden las variables y luego realizan un análisis correlacional.
- Cuando se trata de conocer los tipos de correlación en psicología, hay dos cosas: las correlaciones pueden indicarnos la magnitud de la correlación (lo fuerte que es la correlación) y la dirección de la correlación (positiva, negativa o sin dirección).
- Los coeficientes de correlación y los diagramas de dispersión pueden indicarnos la magnitud y la dirección de las correlaciones.
- Hay tres tipos principales de correlación: positiva, negativa y sin dirección. Éstas pueden subdividirse a su vez en magnitudes perfectas, fuertes, moderadas, débiles o nulas.
- La correlación en psicología tiene muchas ventajas y desventajas. Las correlaciones ayudan a visualizar los datos, por ejemplo, permitiendo una fácil interpretación, pero la interpretación no puede proporcionar datos de causa y efecto.
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