Investigación correlacional: qué es, cómo se hace y ejemplos
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Resumen rápido: investigación correlacional
Pregunta: ¿Qué es la investigación correlacional?
Respuesta: La investigación correlacional es un tipo de estudio que mide dos o más variables en los mismos participantes para determinar si están relacionadas, en qué dirección (positiva o negativa) y con qué intensidad, sin manipularlas. Se analiza con coeficientes como el de Pearson o el de Spearman. Permite identificar asociaciones y hacer predicciones, pero no demuestra por sí sola que una variable cause a la otra.
¿Los estudiantes que duermen más obtienen mejores calificaciones? ¿La satisfacción laboral se relaciona con la intención de renunciar? Estas preguntas no buscan demostrar causas, sino saber si dos cosas van juntas y con qué fuerza. Ese es el terreno de la investigación correlacional, uno de los diseños más frecuentes en tesis.
Aquí verás qué es, cómo se diseña, cómo se analiza y cómo interpretar los resultados.
Qué es la investigación correlacional
Es un tipo de investigación cuantitativa, de alcance correlacional, que busca conocer el grado de relación entre dos o más variables en una población o muestra. Se miden las variables tal como se presentan, sin manipularlas, y se calcula un coeficiente que indica la dirección y la intensidad de la asociación.
Correlacional, descriptiva y explicativa
| Alcance | Pregunta |
|---|---|
| Descriptivo | ¿Cómo es la variable? |
| Correlacional | ¿Se relacionan las variables y con qué fuerza? |
| Explicativo | ¿Por qué ocurre? ¿Qué causa qué? |
Tienes todos los alcances en tipos de investigación.
Cómo se hace un estudio correlacional
- Formula la pregunta y la hipótesis correlacional. Revisa los tipos de hipótesis.
- Define y operacionaliza las variables.
- Selecciona la muestra.
- Mide las variables con instrumentos válidos y confiables.
- Calcula el coeficiente de correlación adecuado.
- Interpreta dirección, intensidad y significancia.
Cómo interpretar un coeficiente de correlación
- Dirección: positiva (ambas aumentan juntas) o negativa (una aumenta y la otra disminuye).
- Intensidad: de 0 (sin relación) a 1 (relación perfecta), en valor absoluto.
- Significancia: el valor p indica si la relación observada es poco probable por azar.
Un diagrama de dispersión ayuda a visualizar la relación; revisa los tipos de gráficos.
Ejemplo
Pregunta: ¿qué relación existe entre las horas de sueño y el promedio en estudiantes de primer semestre?
Hipótesis: existe una relación positiva entre ambas variables.
Diseño: no experimental, transversal, correlacional.
Análisis: coeficiente de Spearman.
Interpretación posible: si se encuentra una correlación positiva moderada y significativa, se concluye que los estudiantes que duermen más tienden a tener mejores promedios, sin afirmar que dormir más cause mejores calificaciones. (Ejemplo ilustrativo.)
Errores frecuentes
- Interpretar la correlación como causalidad.
- Usar Pearson con variables ordinales o relaciones no lineales.
- Reportar solo el valor p sin el coeficiente.
- Ignorar variables que podrían explicar la relación.
Si tu estudio es correlacional y necesitas apoyo con el análisis, en Tesis y Másters ofrecemos análisis estadístico con SPSS. También te puede servir repasar la investigación cuantitativa.
Preguntas frecuentes
¿Correlación implica causalidad?
No. Que dos variables estén relacionadas no significa que una cause a la otra: puede haber una tercera variable que influya en ambas o la relación puede ir en sentido contrario. Para hablar de causalidad se necesitan diseños experimentales o argumentos adicionales.
¿Cuándo usar Pearson y cuándo Spearman?
Pearson se usa con variables cuantitativas que tienen una relación lineal y una distribución aproximadamente normal. Spearman es una alternativa no paramétrica, útil con variables ordinales o cuando no se cumplen esos supuestos.
¿Qué significa una correlación de 0.45?
Indica una relación positiva de intensidad moderada: cuando una variable aumenta, la otra tiende a aumentar. La interpretación de la magnitud depende de la disciplina, y siempre debe acompañarse de la significancia estadística y del contexto.
Referencias bibliográficas
- Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Interamericana.
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