La importancia de los estudios correlacionales

La correlación entre dos variables no establece necesariamente una relación causal, como señalan las investigaciones científicas. Una asociación puede existir sin que haya una causa que la explique. Sin embargo, la relevancia de los estudios correlacionales no se reduce por ello: pueden orientar hipótesis, limitar posibles explicaciones y facilitar predicciones cuando no es posible manipular las variables por razones éticas o prácticas.

Importancia de los estudios de correlación

• Primero, muchas hipótesis científicas se formulan en términos de correlación o ausencia de correlación, por lo que estos estudios son directamente relevantes para dichas hipótesis.
• Segundo, aunque la correlación no implica causalidad, la causalidad sí implica correlación. Esto significa que un estudio correlacional no prueba una hipótesis causal, pero puede descartarla.
• Tercero, los estudios correlacionales son más útiles de lo que parece: diseños correlacionales complejos permiten inferencias causales limitadas. Algunas variables no pueden manipularse por razones éticas (p. ej., malnutrición o discapacidades). Otras variables, como el orden de nacimiento, el sexo y la edad, son inherentemente correlacionales porque no pueden manipularse; por tanto, el conocimiento científico sobre ellas debe basarse en evidencia de correlación.

Predicción y uso práctico de la correlación

Una vez que se conoce una correlación, se puede usar para hacer predicciones sobre otra variable que está fuertemente relacionada. Cuanto más fuerte sea la relación entre variables, más precisa la predicción.

Cuando sea posible, la evidencia de estudios de correlación puede guiar pruebas adicionales en condiciones experimentales controladas.

Relación entre causalidad y correlación

Si bien es cierto que la correlación no implica causalidad, la causalidad sí implica correlación. Los estudios correlacionales son un paso hacia el método experimental más robusto y, mediante diseños correlacionales complejos (análisis de rutas y diseños de panel cruzado), permiten inferencias causales muy limitadas.

Notas y consideraciones metodológicas

Existen dos problemas principales al intentar inferir causalidad a partir de una simple correlación:

• Problema de direccionalidad: antes de concluir que la correlación entre la variable 1 y la variable 2 se debe a cambios en la primera que causan cambios en la segunda, es importante reconocer que la dirección de la causalidad podría ser opuesta (de 2 a 1).
• Problema de la tercera variable (espurio): la correlación entre X e Y puede deberse a que ambas están relacionadas con una tercera variable Z; si se controla Z, la relación entre X e Y puede desaparecer.

Las estadísticas correlacionales complejas, como el análisis de rutas, la regresión múltiple y la correlación parcial, permiten recalcular la relación entre dos variables tras eliminar la influencia de otras variables (Stanovich, 2007, p. 77). Incluso con diseños correlacionales complejos, es importante que los investigadores hagan afirmaciones causales limitadas.

Los investigadores que utilizan el enfoque de análisis de rutas suelen ser muy cuidadosos a la hora de enmarcar sus modelos en términos de afirmaciones causales. ¿Por qué? Porque la validez interna de un análisis de rutas es baja al basarse en datos puramente correlacionales; la dirección de la causalidad no puede establecerse con certeza y las “tercera variables” nunca pueden descartarse por completo. Sin embargo, los modelos causales pueden ser útiles para generar hipótesis y para predecir posibles secuencias causales cuando la experimentación no es factible (Myers y Hansen, 2002, p. 100).

Condiciones necesarias para inferir causalidad

• Precedencia temporal: para que 1 cause 2, 1 debe preceder a 2. La causa debe ocurrir antes que el efecto.
• Relación: las variables deben correlacionarse. Para determinar la relación entre dos variables, es necesario saber si la relación podría ocurrir por azar. Los observadores no siempre detectan adecuadamente la presencia de relaciones, por lo que se emplean métodos estadísticos para medir y probar la existencia y la fuerza de las relaciones.
• No espuriedad: “La tercera y última condición para una relación causal es la no espuriedad” (Suppes, 1970). Para que exista una relación entre X e Y que no sea espuria, no debe haber una Z que cause a la vez X y Y de modo que la relación entre X y Y desaparezca al controlar Z (Kenny, 1979, pp. 4-5).