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Es indiscutible la importancia de comprender qué es la investigación correlacional según autores, puesto que, este consiste en un enfoque que analiza la relación o grado de asociación entre variables sin manipularlas.
Al respecto, se observa lo que ocurre en entornos reales como aula, hospital, empresa, comunidad, y con base en esta información se contrasta si 2 o más variables cambian juntas, en qué dirección y con qué intensidad.
La investigación correlacional según autores resulta útil cuando intervenir sería inviable o antiético y cuando interesa explicar patrones y tendencias en contextos complejos.
En este recorrido comparado, que está centrado en propuestas clásicas y actuales, podrás observar cómo distintos marcos definen, caracterizan y aplican la investigación correlacional según autores, junto con ejemplos prácticos habituales en Perú.
Así pues, la investigación correlacional no asigna tratamientos ni altera variables, sino que, se limita a medir y analizar la co‑variación.
Desde la psicología y las ciencias del comportamiento, se la describe como investigación que examina la asociación entre variables cuantificadas sin control experimental, con resultados expresados como coeficientes de correlación o modelos relacionados.
De tal manera, este enfoque es muy útil para explorar relaciones cuando un experimento no es posible.
Algunas definiciones de investigación correlacional según autores son las siguientes:
Con respecto a qué es la investigación correlacional según autores, para Roberto Hernández Sampieri y colaboradores, este tipo de diseño mide el nivel de asociación entre 2 o más variables en su contexto natural, sin manipulación directa.
En este sentido, distinguen alcances descriptivos y correlacionales/causales‑comparativos, así como conectan el diseño con decisiones de temporalidad, bien sea transeccional o longitudinal, además de medición.
En su obra Metodología de la investigación, que es un manual ampliamente usado en Iberoamérica, sintetiza estas nociones.
En cuanto a la definición de investigación correlacional según autores, desde la metodología científica clásica, Fred N. Kerlinger sitúa lo correlacional en el campo ex post facto.
Así pues, este investigador no controla la variable independiente y, por ello, centra el análisis en covariación y diferencias entre grupos o condiciones existentes, cuyo objetivo consiste en explicar y predecir relaciones empíricas, cuidando la validez de las mediciones y los supuestos estadísticos.
Su obra Foundations of Behavioral Research es una referencia histórica para ciencias del comportamiento y educación.
En lo que concierne al concepto de investigación correlacional según autores, en América Latina, Dankhe, Mario Tamayo y Tamayo y Fidias G. Arias coinciden en definir el diseño correlacional como aquel que estudia relaciones sin intervención, con el propósito de describir, relacionar y, en ciertos casos, anticipar comportamientos.
Así pues, estos subrayan que la elección del diseño depende del problema, del alcance, es decir, exploratorio, descriptivo y correlacional, al igual que, de la factibilidad ética y operativa.
Entre las características de la investigación correlacional, podemos mencionar las siguientes:
El investigador no asigna niveles de la variable independiente ni controla el contexto. Observa lo que sucede en condiciones naturales o en registros secundarios, tales como, por ejemplo, bases administrativas.
Se cuantifican fuerza, es decir, magnitud, al igual que la dirección positiva o negativa de la asociación. La interpretación requiere contexto y revisión de posibles confusores.
Emplea medidas como r de Pearson, las cuales son variables continuas y supuestos paramétricos; rho de Spearman, esto es rango o tau de Kendall. Además, se basa en regresión simple o múltiple y el análisis de correlación parcial para controlar variables.
Algunos tipos de investigación correlacional son los siguientes:
Positiva: al aumentar X, tiende a aumentar Y, tal como, por ejemplo, más horas de estudio y mayor puntaje.
Negativa: al aumentar X, tiende a disminuir Y, tal como, por ejemplo, mayor distancia al centro de salud y menor uso de controles preventivos.
Nula: variaciones de X no se asocian sistemáticamente con Y.
Simple: relación entre 2 variables (X–Y).
Múltiple: relación conjunta de varias variables predictoras (X1, X2, X3…) con una variable criterio (Y). Esta se analiza con regresión múltiple y estadísticas afines.
Este se trata de un enfoque que es especialmente valioso cuando se precisa de evidencia rápida y aplicada para decisiones educativas, de salud o de gestión, las cuales son frecuentes en tesis y proyectos.
De esta forma, entre las ventajas de la investigación correlacional, podemos mencionar las siguientes:
Viabilidad y ética: permite estudiar fenómenos que no pueden manipularse, tal como el nivel socioeconómico.
Validez externa: captura patrones reales de comportamiento y contexto.
Exploración y predicción: genera hipótesis y modelos predictivos útiles para política pública y gestión.
Eficiencia: aprovecha bases de datos existentes en salud, educación, encuestas, además de que acelera tiempos de campo.
En lo que concierne a limitaciones de la investigación correlacional, podemos mencionar las siguientes:
No prueba causalidad: correlación no es igual a o diferente de causalidad, de forma que, se requieren diseños cuasi/experimentales o estrategias analíticas rigurosas para sostenerla.
Confusión y sesgos: variables omitidas, sesgos de medición o de selección, alteran la relación observada.
Interpretación estadística: supuestos no verificados, tales como linealidad, normalidad u homocedasticidad, pueden conducir a conclusiones equivocadas.
Temporalidad: sin tener una secuencia temporal clara, es arriesgado inferir direccionalidad.
Algunos ejemplos de estudios correlacionales son los siguientes:
Educación (Perú): asociación entre autoeficacia docente y logro en matemáticas en secundaria pública de Cusco con una medida única y análisis de r de Pearson.
Salud: relación entre actividad física autoinformada y calidad de sueño en personal de enfermería de hospitales del Minsa con rho de Spearman y múltiples turnos.
Gestión pública: vínculo entre satisfacción del usuario y tiempo de respuesta en plataformas digitales municipales con regresión múltiple con controles.
Trabajo y organizaciones: correlación entre engagement e intención de permanencia en empresas de Lima Metropolitana.
Frente al diseño descriptivo, el correlacional no se limita a caracterizar, sino que, este relaciona variables y estima fuerza y dirección.
Asimismo, en comparación con causal‑comparativo, es decir, ex post facto, el correlacional suele evitar la clasificación de grupos por causa y se concentra en co‑variación continua. Sin embargo, ambos no manipulan variables y comparten amenazas a la validez interna.
En relación con el longitudinal, el correlacional puede ser transversal o longitudinal, de modo que, en este último caso, permite examinar cambios y tendencias de asociaciones a lo largo del tiempo.
La visión de la investigación correlacional según autores converge en 3 claves esenciales que son medición rigurosa de asociaciones; análisis estadístico congruente con supuestos y prudencia interpretativa para no confundir correlación con causalidad.
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Cristina Polo Calvo
COPYWRITER
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