MÉTODO CORRELACIONAL.

MÉTODO CORRELACIONAL.
5.1. MÉTODO CORRELACIONAL.
En este enlace hay un buen análisis de lo que es la correlación (nube de puntos, recta de
regresión, coeficiente de correlación, estimación a partir de la recta de regresión, etc.
http://descartes.cnice.mec.es/materiales_didacticos/Correlacion_regresion_recta_regresion/
correlacion_y_regresion.htm
EJEMPLO DE APLICACIÓN DEL MÉTODO CORRELACIONAL
Queremos estudiar si hay correlación las capacidades intelectuales y los resultados
académicos de los estudiantes del IES G. García Márquez.
Definimos y cuantificamos las variables:
V1: Cociente intelectual, V2: Nota media de las calificaciones.
Se utilizaría un test para considerar el CI de cada alumno.
Consideramos la población en la que queremos estudiar la relación entre estas variables:
los alumnos del IES G. García Márquez
Seleccionamos una muestra (tamaño, aleatoriedad, representatividad)
Vemos los valores que toman esas variables en los alumnos de la muestra: CI de cada
alumno y nota media de sus calificaciones. (CIi, Notai) (Podemos tomar como ejemplo los CI
y las notas medias de 50 alumnos)
Se realiza un tratamiento estadístico de esos valores: se representa la nube de puntos, se
calcula la recta de regresión y el coeficiente de correlación. (Representamos esos valores
en unos ejes de coordenadas y utilizando el enlace anterior -Descartes- construimos la nube
de puntos, la recta de regresión y el coeficiente de correlación. Interpretamos los resultados
que obtenemos sobre la correlación entre el CI de un alumno y la nota media de sus
calificaciones. )
En función de dicho tratamiento veremos si hay una correlación positiva, negativa o no hay
correlación. El coeficiente de correlación y la recta de regresión nos permitirán hacer
predicciones sobre otros alumnos de la población que no aparecían en la muestra.
Simplificando el análisis estadístico anterior:
Si al aumentar V1, aumenta también V2, diremos que hay una correlación positiva entre
ambas variables.
Si al aumentar V1, disminuye V2, diremos que hay una correlación negativa entre ambas
variables.
Si no ocurre ninguna de las opciones anteriores, diremos que no hay correlación entre
ambas variables.
Observación: La correlación entre ambas variables no indica que haya una relación
causal entre las mismas, pues es posible que la causa que incida en V2 sea otra.
ESQUEMA GENERAL DEL MÉTODO CORRELACIONAL
Se utiliza este método cuando queremos estudiar la relación que hay entre dos variables y
no es posible aplicar el método experimental porque las variables a investigar no se
pueden manipular empíricamente o,
simplemente cuando el investigador elige esta
posibilidad frente a otras.
Condiciones que se requieren:
o Las variables han de ser cuantificables
o Hay un número suficiente de individuos como para hacer un tratamiento
estadístico de la información que tenemos de ellos.
Aplicación del método correlacional
o Planteamos la hipótesis o el estudio que queremos realizar
o Identificamos y cuantificamos las variables (V1 V2)
o Seleccionamos una muestra (tamaño, aleatoriedad, representatividad) a partir
de la “población” que queremos estudiar.
o Consideramos los valores que toman las dos variables V1 V2 en los distintos
individuos que integran la muestra.
o Se hace un tratamiento estadístico de esos valores: se representa la nube de
puntos, se calcula la recta de regresión y el coeficiente de correlación.
o En función de ese tratamiento estadístico se dirá: si hay correlación positiva,
negativa o no hay correlación.
o El coeficiente de correlación entre las dos variables (se trata de una medida
estadística) y la recta de regresión permiten hacer predicciones con un cierto
grado de probabilidad. La probabilidad será mayor cuanto más se acerque a 1 o
a -1 el coeficiente de correlación. Pero la correlación no nos permite afirmar
que haya una relación causal entre ambas variables.
o De forma muy simplificadora podemos concluir que las distintas posibilidades en
relación entre las dos variables se resumen en las siguientes opciones:

Al aumentar una, aumente también la otra….. correlación positiva

Al aumentar una, disminuye la otra ….. correlación negativa

No ocurre ninguna de las dos opciones anteriores….no hay correlación
5.2. MÉTODO EXPERIMENTAL.
EJEMPLO DE APLICACIÓN DEL MÉTODO EXPERIMENTAL. Queremos verificar o refutar
la siguiente hipótesis:
Los ejercicios de relajación previos a un examen mejoran las calificaciones que se
obtengan en ese examen.

Identificamos las variables:
Variable independiente (VI)= la realización de ejercicios de relajación antes de un
examen.
Variable dependiente (VD)= calificaciones que se obtienen en el examen.

Seleccionamos dos clases de características similares en cuanto a motivación,
profesorado, horas de estudio y resultados académicos. Una de esas clases será el
grupo de control y la otra actuará como grupo experimental.

Ambos grupos deben estar sometidos a condicionantes similares durante el
proceso de investigación –clases particulares, apoyo familiar, etc.-, salvo lo relativo a
los ejercicios de relajación.

En el grupo experimental, antes de cada examen se realizaran ejercicios de
relajación y se podrán, si es posible, los mismos exámenes a ambos grupos. Se
realiza este proceso durante un curso académico.

Si a lo largo del curso, las calificaciones del grupo experimental son más altas que
las del grupo de control, podemos decir que los ejercicios de relajación mejoran el
rendimiento académico.

Para poder generalizar estos resultados habría que repetir este proceso con otros
grupos y con otros investigadores.
ESQUEMA GENERAL DEL MÉTODO EXPERIMENTAL
Planteamos una hipótesis. Para confirmar o refutar la hipótesis aplicamos el método
experimental. En dicha hipótesis mantenemos que una variable, a la que llamamos
variable independiente (VI), influye sobre otra, a la que llamaremos (VD).
.
Se consideran dos grupos de individuos en los que vamos a estudiar la influencia de
una variable sobre otra: grupo de control y grupo experimental. Ambos grupos
deben tener características iniciales similares y estarán sujetos a las mismas
influencias, salvo en lo relativo a la variable independiente.
. En el grupo de control no se interviene.
. En el grupo experimental se introduce la variable independiente para ver si ejerce
alguna influencia sobre la variable dependiente.
. Para evitar que las expectativas del investigador o del los sujetos que
participen en los grupos influyan en los resultados de la investigación se pueden
utilizar las técnicas del simple ciego o del doble ciego. En la primera el investigador
que valora los resultados no sabe cuál es el grupo experimental y cual el grupo de
control; en la segunda ni el investigador ni los sujetos que participan en el
experimento saben a qué grupo pertenecen.
. Si se aprecia un cambio significativo de la variable dependiente en el grupo
experimental respecto del grupo de control, diremos que esa diferencia se debe a la
influencia de la variable independiente.
. Para poder generalizar estos resultados habría que repetir el experimento con
otros individuos y con otros investigadores.