Correlaciones: Pearson y Spearman
Las correlaciones se utilizan para estudiar las relaciones entre variables. Las más conocidas son la correlación de Pearson y la de Spearman, ambas las podemos obtener a través de SPSS.
La correlación de Pearson nos da información sobre la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables continuas. Tras aplicar la prueba obtenemos un valor entre -1 y +1, cuanto más se acerque a 1 el resultado, más intensa será la relación entre esas variables y, al contrario, cuanto más cercano a 0 ese valor más débil será la relación. Además, SPSS nos señala con asteriscos las correlaciones que son estadísticamente significativas.
Spearman no asume relación lineal, sin embargo, también nos da información sobre la fuerza y la dirección de la relación. La forma de interpretar el resultado será exactamente igual que la correlación de Pearson.
¿Cuándo aplicar Pearson o Spearman?
Pearson: Para relaciones lineales y datos normalmente distribuidos.
Spearman: Cuando no hay relaciones lineales o los datos no siguen distribución normal. También para datos ordinales.
Relación vs. causalidad
Es fundamental tener en cuenta que, aunque las correlaciones nos ayudan a identificar relaciones entre variables, no implican causalidad. El hecho de que dos variables estén correlacionadas no significa que una sea causa de la otra. Puede existir una correlación sin que haya una relación de causa y efecto entre las variables.
Establecer la causalidad implica un análisis más profundo y a menudo requiere diseños de estudio controlados y métodos estadísticos más complejos. Las variables pueden estar correlacionadas debido a una tercera variable (confusión) o debido a una causalidad bidireccional, donde ambas variables se influyen mutuamente.
Es muy importante tener precaución a la hora de interpretar correlaciones y no asumir automáticamente una relación causal basándose únicamente en la fuerza de la correlación. Para establecer relaciones de causa y efecto, se necesitan investigaciones cuidadosas que consideren múltiples factores y utilicen métodos específicos para determinar la causalidad. Así, mientras las correlaciones nos dan información sobre las relaciones entre variables, se requiere un análisis más profundo y reflexivo que nos permita ir más allá y hacer otro tipo de comprobaciones.
