Diferencia clave: investigación causal vs correlacional
Aunque algunos consideran que la investigación causal y correlacional es de naturaleza similar, existe una clara diferencia entre estos dos tipos de investigación. Tanto en las ciencias naturales como en las sociales, la investigación se lleva a cabo con diversos fines. Estas investigaciones exploran diversas dinámicas del fenómeno. La investigación causal tiene como objetivo identificar las relaciones causales entre variables. La investigación correlacional, por otro lado, tiene como objetivo identificar si una asociación existe o no. La diferencia clave entre investigación causal y correlacional es que mientras que la investigación causal puede predecir la causalidad, la investigación correlacional no puede. A través de este artículo, examinemos más a fondo las diferencias entre la investigación causal y correlacional.
¿Qué es la investigación causal?
La investigación causal tiene como objetivo identificar la causalidad entre las variables. Esto resalta que le permite al investigador encontrar la causa de una determinada variable. Por ejemplo, un investigador que estudie por qué hay menos participación de las mujeres en la política intentará encontrar variables que provocan esta situación como las responsabilidades familiares, la imagen de la mujer, peligros asociados, etc.
En la investigación causal, el investigador suele medir el impacto que tiene cada variable antes de predecir la causalidad. Es muy importante prestar atención a las variables porque, en la mayoría de los casos, la falta de control sobre las variables puede dar lugar a predicciones falsas. Por eso la mayoría de los investigadores manipulan el entorno de investigación. En las ciencias sociales especialmente, es muy difícil realizar una investigación causal porque el entorno puede estar formado por muchas variables que influyen en la causalidad y que pueden pasar desapercibidas. Pasemos ahora a la investigación correlacional.
Una investigación sobre la falta de participación política femenina puede identificar causalidad
¿Qué es la investigación correlacional?
La investigación correlacional intenta identificar asociaciones entre variables. La diferencia clave entre la investigación correlacional y la investigación causal es que la investigación correlacional no puede predecir la causalidad, aunque puede identificar asociaciones. Sin embargo, es importante destacar que el investigador trata de comprender las variables como entidades separadas así como la asociación de variables. Otra diferencia que se puede destacar entre los dos métodos de investigación es que en la investigación correlacional, el investigador no intenta manipular las variables. Simplemente observa.
Comprendamos esto a través de un ejemplo de investigación desde las ciencias sociales. Un investigador que estudie el comportamiento infantil agresivo notará que la familia juega un papel clave en la configuración del comportamiento del niño. También identificará a partir de los datos recopilados que los niños de familias desintegradas muestran un mayor nivel de agresión, en comparación con otros. En este caso, el investigador nota una asociación entre variables (nivel de agresión y familias rotas). Aunque nota esta conexión, no puede predecir que los hogares rotos actúen como causa del mayor nivel de agresión.
Una investigación sobre la agresión infantil y las familias rotas puede encontrar correlaciones entre las variables.
¿Cuál es la diferencia entre investigación causal y correlacional?
Definiciones de investigación causal y correlacional:
Investigación causal: la investigación causal tiene como objetivo identificar la causalidad entre las variables.
Investigación correlacional: la investigación correlacional intenta identificar asociaciones entre variables.
Características de la investigación causal y correlacional:
Naturaleza:
Investigación causal: en la investigación causal, el investigador identifica la causa y el efecto.
Investigación correlacional: en la investigación correlacional, el investigador identifica una asociación.
Manipulación:
Investigación causal: en la investigación causal, el investigador manipula el medio ambiente.
Investigación correlacional: En la investigación correlacional, el investigador no manipula el entorno.
Causalidad:
Investigación causal: la investigación causal puede identificar la causalidad.
Investigación correlacional: la investigación correlacional no puede identificar causalidad entre variables.
Imagen de cortesía:
1. “Hillary Clinton con mujeres políticas afganas en 2011” por SK Vemmer (Departamento de Estado de EE. UU.) - Embajada de EE. UU. En Kabul Afganistán en Flickr - Visita de la secretaria Clinton a Kabul 10.20.2011. [Dominio público] a través de Wikimedia Commons
2. “Bullying al Instituto Regional Federico Errázuriz (IRFE) el 5 de marzo de 2007” por Diego Grez. [CC BY 3.0] a través de Wikimedia Commons
