Diferencia clave: investigación causal versus correlacional
Aunque algunos consideran que la investigación causal y correlacional son de naturaleza similar, existe una clara diferencia entre estos dos tipos de investigación. Tanto en las ciencias naturales como en las sociales se llevan a cabo investigaciones con diversos fines. Estas investigaciones exploran diversas dinámicas del fenómeno. La investigación causal tiene como objetivo identificar las relaciones causales entre las variables. La investigación correlacional, por otro lado, tiene como objetivo identificar si existe o no una asociación. La diferencia clave entre la investigación causal y la 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 la correlacional.
¿Qué es la investigación causal?
La investigación causal tiene como objetivo identificar la causalidad entre las variables. Esto destaca que permite al investigador encontrar la causa de una determinada variable. Por ejemplo, un investigador que estudie por qué hay menos participación de la mujer en política intentará encontrar variables que provoquen esta situación como las responsabilidades familiares, la imagen de la mujer, los 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 f alta de control sobre las variables puede llevar a predicciones falsas. Esta es la razón por la que la mayoría de los investigadores manipulan el entorno de investigación. Especialmente en las ciencias sociales, es muy difícil realizar una investigación causal porque el entorno puede constar de muchas variables que influyen en la causalidad que pueden pasar desapercibidas. Ahora pasemos a la investigación correlacional.
Una investigación sobre la f alta 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 enfatizar 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 una investigación de las ciencias sociales. Un investigador que estudie el comportamiento agresivo del niño 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 rotas muestran un mayor nivel de agresión, en comparación con otros. En este caso, el investigador nota una asociación entre las variables (nivel de agresión y familias rotas). Aunque se da cuenta de 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 entorno.
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 la causalidad entre las variables.
