Cuando decimos que dos variables están correlacionadas, queremos decir que cuando cambia el valor de una variable, el valor de la otra variable cambia sistemáticamente.
Generalmente existen 3 tipos de correlaciones:
1) Correlación positiva
Si el valor de una variable (X) aumenta, el valor de la segunda variable (Y) también aumenta.
El diagrama de dispersión se ve así.
Ejemplo
- X: la cantidad de horas que un niño pasa viendo programas de televisión violentos
- Y: la agresividad de un niño
Cuanto más tiempo pasa un niño viendo programas de televisión violentos, más agresivo es el niño.
2) Correlación negativa
Si el valor de una variable (X) aumenta, el valor de la segunda variable (Y) disminuye.
El diagrama de dispersión se ve así.
Ejemplo
- X: la cantidad de horas que un estudiante pasa viendo televisión
- Y: nota de un alumno en el examen
Cuanto más tiempo pasa un estudiante mirando televisión, más baja es su calificación en el examen.
3) Sin correlación
No existe una relación aparente entre dos variables.
Ejemplo
- X: la cantidad de horas que un estudiante pasa viendo televisión
- Y: la talla de zapato de un estudiante
La correlación no prueba la causalidad
A veces, cuando dos variables están altamente correlacionadas positivamente, podemos tener la tentación de concluir que X causa Y.
Por ejemplo, podemos sentir la tentación de concluir que los programas de televisión violentos causan comportamientos agresivos en los niños.
Esto puede no ser cierto porque muy bien podría haber una tercera variable independiente que haga que un niño vea programas de televisión violentos y al mismo tiempo haga que el niño se comporte de manera agresiva.
¿Qué tal la falta de supervisión de un adulto?
Cuando un niño se queda solo sin la supervisión de un adulto, él / ella puede salirse con la suya actuando agresivamente hacia otros niños y también salirse con la suya viendo programas de televisión que los adultos normalmente no permitirían.