7. Análisis de Correlación
La correlación entre rangos se calcula con el coeficiente de correlación de Spearman y se aplica a variables ordinales (categóricas con orden).
Toma valores entre -1 y 1, siendo importante no solo su valor absoluto sino también el signo y la significatividad asociada al mismo. Se obtiene a partir del cálculo de los rangos.
La correlación lineal, se calcula con el coeficiente de correlación de Pearson y se aplica sobre variables numéricas o mixtas, tomando valores entre -1 y 1, siendo el significado del valor 0 la ausencia de correlación, como en el caso anterior resulta interesante no solo interpretar el valor absoluto, sino también la significatividad asociada al mismo.
Aunque el análisis de correlación es interesante, las conclusiones pueden ser muy precipitadas. Primero que nada, el hecho de encontrar una fuerte asociación entre dos variables, no implica que necesariamente dicha relación sea de carácter causal. Dado que el análisis de correlación se utiliza mayormente en estudios donde no es posible manipular libremente la variable independiente, puede introducirse el efecto de terceras variables, siendo éstas responsables de la correlación observada. En segundo lugar, si no se examina la naturaleza de la relación entre dos variables, podría aplicarse una técnica propia para tendencias lineales a una de índole curvilíneo (no lineal) o viceversa. En ambos casos es posible que no se encuentre correlación cuando realmente existe.
Sea cual sea la técnica de correlación que se use, lo fundamental es que todas tienen ciertas características comunes:
1. Los valores de los coeficientes de correlación varían entre negativo uno (-1.00) y positivo uno (+1.00). Ambos extremos representan relaciones perfectas entre las variables, y 0.00 representa la ausencia de asociación.
2. Una relación positiva o directa significa que los individuos que obtienen calificaciones altas en una variable tienden a obtener calificaciones altas en la otra, es decir, cuando X aumente, Y aumenta. La aseveración contraria también es válida; es decir, los individuos que obtienen calificación baja en una variable tienden a obtener calificación baja en la otra, es decir, cuando disminuye X, Y disminuye.
3. Una relación negativa o inversa significa que los individuos que obtienen calificación baja en una variable tienden a obtener calificación alta en la segunda variable y viceversa. Es inversa cuando las variables se mueven en direcciones opuesta; esto es, cuando X aumente, Y se reduce o viceversa.
