Correlación y Causalidad: ¿Están relacionadas tus variables?
Entendiendo la relación entre variables en una tesis científica
Autor: CyberTesis
Este artículo explica cómo analizar la relación entre variables mediante coeficientes de correlación y cómo evitar malinterpretar causalidades.
¿Qué es la correlación?
La correlación mide la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. Puede ser positiva, negativa o nula, y se expresa con valores entre -1 y 1.
Tipos de correlación
Pearson se usa para variables numéricas normales, mientras que Spearman se aplica a datos ordinales o no normales. Ambos indican asociación, no causalidad.
¿Correlación implica causalidad?
No necesariamente. Dos variables pueden estar correlacionadas sin que una cause a la otra. Para inferir causalidad, se requieren diseños experimentales y control de variables.
Identificar correlaciones en la tesis ayuda a visualizar patrones relevantes, pero se debe tener cautela al interpretar causalidades.
Referencias
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Correlación no implica causalidad: errores comunes en análisis estadísticos(2020) Martínez, R.