INVESTIGACION CORRELACION DEFINICIONES

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1 INVESTIGACION CORRELACION DEFINICIONES La investigación correlacional es un tipo de estudio que tiene como propósito evaluar la relación que exista entre dos o más conceptos, categorías o variables (es un contexto en particular). Los estudios cuantitativos correlaciónales miden el grado de relación entre esas dos o más variables (cuantifican relaciones). Es decir, miden cada variable presuntamente relacionada y después también miden y analizan la correlación. Tales correlaciones se expresan en hipótesis sometidas a prueba (Hernández, et al (2003) p.121). La Investigación correlacional es el tipo de investigación social que tiene como objetivo medir el grado de relación que existe entre dos o más conceptos o variables, en un contexto en particular. En ocasiones solo se realza la relación entre dos variables, pero frecuentemente se ubican en el estudio relaciones entre tres variables. En este nivel no es importante el orden de presentación de las variables, lo fundamental es determinar el grado de relación o asociación existente así como es importante determinar que la correlación no sea espuria o falsa, es decir, que no exista una aparente asociación entre las variables estudiadas. PROPOSITO La utilidad de este tipo de investigación es saber cómo se puede comportar un concepto o variable conociendo el comportamiento de otra u otras variables relacionadas. En el caso de que dos variables estén correlacionadas, ello significa que una varía cuando la otra también varía y la correlación puede ser positiva o negativa. Si es positiva quiere decir que sujetos con altos valores en una variable tienden a mostrar altos valores en la otra variable. Si es negativa, significa que sujetos con altos valores en una variable tenderán a mostrar bajos valores en la otra variable. Si no hay correlación entre las variables, ello indica que estas varían sin seguir un patrón sistemático entre sí: habrá sujetos que tengan altos valores en una de las dos variables y bajos en la otra, sujetos que tengan altos valores en una de las variables y valores medios en la otra, sujetos que tengan altos valores en las dos variables y otros que tengan valores bajos o medios en ambas variables.

2 Si dos variables están correlacionadas y se conoce la correlación, se tienen las bases para predecir el valor aproximado que tendrá un grupo de personas en una variable, sabiendo el valor que tienen en la otra variable Valor Este tipo de investigación tiene de forma parcial un valor explicativo. Al saber que dos conceptos o variables están relacionadas se aporta cierta información explicativa. Cuanto mayor número de variables sean correlacionadas en un estudio y mayor sea la fuerza de la relaciones más completa será la explicación. Riesgos Puede darse el caso de una correlación espuria o sea que aparentemente dos variables estén relacionadas pero en la realidad no es así. En este caso la explicación no sería solo parcial sino también sería errónea, requiriéndose de una investigación explicativa para saber cómo y porqué las variables están supuestamente relacionadas. Generalmente no es tan sencillo determinar cuándo una correlación carece de sentido. Tipos Existen tres tipos de correlaciones: Correlación positiva: La correlación positiva entre dos variables tiene lugar cuando un aumento en una variable conduce a un aumento en la otra y una disminución en una conduce a una disminución en la otra. Por ejemplo, la cantidad de dinero que tiene una persona podría correlacionarse positivamente con el número de vehículos que posee. Correlación negativa: La correlación negativa sucede cuando un aumento en una variable conduce a una disminución en la otra y viceversa. Por ejemplo, el nivel de educación puede correlacionar negativamente con la delincuencia. Esto significa que el aumento del nivel de la educación en un país puede conducir a la disminución de la delincuencia. Hay que recordar que esto no significa que la falta de educación provoca delincuencia. Podría ser, por ejemplo, que tanto la falta de educación como la delincuencia tienen una razón común: la pobreza. Sin correlación:

3 Dos variables no están correlacionadas cuando un cambio en una no conduce a un cambio en la otra y viceversa. Por ejemplo, entre los millonarios, la felicidad no está correlacionada con el dinero. Esto significa que un aumento de dinero no conduce a la felicidad. Generalmente se utiliza un coeficiente de correlación en el caso de un estudio correlacional. Varía entre +1 y -1. Un valor cercano a +1 indica una fuerte correlación positiva, mientras que un valor cercano a -1 indica una fuerte correlación negativa. Un valor cercano a cero muestra que las variables no están correlacionadas. CARACTERISTICAS En ocasiones el método correlacional es tratado como un tipo de investigación descriptiva, porque describe una condición existente. Sin embargo, dicha condición es diferente de aquellas que típicamente son descritas en un auto-reporte. (Un estudio correlacional describe de manera cuantitativa el grado en que se relacionan dos o más variables cuantificables. El grado de relación se expresa a través de un coeficiente de correlación. Si una relación existe entre dos variables, eso significa que las puntuaciones dentro de un cierto rango de una variable están asociadas con las puntuaciones dentro de un cierto rango de otra variable. Dicho de otra forma: el método correlacional permite indagar hasta qué punto las alteraciones de una variable dependen de las alteraciones de otra. Un estudio correlacional puede ser realizado para lograr uno de dos propósitos básicos: a) ayudar a explicar conductas humanas importantes, b) predecir resultados probables. Es relativamente sencillo diseñar y poner en práctica un estudio correlacional. El método es especialmente utilizado para estudios exploratorios en áreas donde muy poco o nada se ha investigado previamente. Los estudios correlacionales rara vez requieren muestras grandes. Es lícito suponer que si existe una relación, se manifestará en una muestra de tamaño moderado, de 50 a 100 sujetos, por ejemplo. LIMITACIONES

4 Imposibilidad para verificar hipótesis en modelos causales, es decir, para determinar las relaciones de causa efecto entre dos variables. Esto no quiere decir que los análisis correlacionales no puedan utilizarse, en algún caso, en modelos causales. El desarrollo de métodos de control estadístico sofisticados (análisis estructurales) y de estrategias de comparación entre grupos (asignación de los sujetos a distintos grupos sobre la base de diferentes criterios) se apunta como vías de solución. Problema de la tercera variable: el hecho de que dos factores covaríen no significa que uno sea causa del otro, sino que, alguna variable o proceso no especificado puede ser la causa de la correlación. Algunos autores sugieren para mitigar la influencia de esta tercera variable, la técnica de equiparación (matching), consistente en que los grupos se igualan en el conjunto de variables relevantes para conseguir el control de las mismas. Las críticas que ha recibido esta técnica son: Las condiciones restrictivas a la hora de seleccionar a los sujetos, favorecen el hecho de que no sean representativos de la población general. El número de factores potencialmente relevantes es muy amplio. Otros tipos de inconsistencias: Las diferencias metodológicas, la gran cantidad de variables difíciles de definir y separar unas de otras, y la falta de exactitud en la medición de dichas variables. VENTAJAS Los estudios correlacionales son válidos en cuanto a realismo (no artificialidad), fuerza de las variables y cualidad heurística (con frecuencia las hipótesis se nos presentan sin que las busquemos). Permiten aumentar el grado de confianza de las hipótesis (fortalece la teoría). Arévalo y Vizcarro combinan esta metodología con la aproximación experimental en las distintas fases de la investigación de un problema: En las etapas iniciales: estrategias correlacionales Posteriormente: estrategias experimentales. Etapas en investigaciones correlacionales Definir el problema. Revisar la literatura.

5 Determinar el diseño operacional: Identificar las variables pertinentes. Seleccionar los sujetos apropiados. Determinar cuáles instrumentos son los más apropiados para obtener los datos. Seleccionar las técnicas de correlación estadística apropiadas para los datos. Recoger los datos. Analizar los datos por medio de las correspondientes técnicas correlacionales e interpretar los resultados.

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