Diseños no experimentales: variables, correlación y causalidad

Resumen

El texto explica qué es un diseño de investigación no experimental, en el que se observan fenómenos sin manipular variables. Define qué es una variable y sus categorías, y describe los diseños transeccionales descriptivo y correlacional-causal. Finalmente, distingue entre correlación y causalidad, aclarando que toda causalidad implica correlación pero no toda correlación implica causalidad.

Puntos clave

Un diseño no experimental observa fenómenos en su contexto natural sin manipular deliberadamente variables.
Una variable es un aspecto o característica de un fenómeno que puede tomar uno o más valores o estados.
El sistema de categorías de una variable debe ser exhaustivo y sus categorías mutuamente excluyentes.
El diseño transeccional descriptivo indaga la incidencia y los valores de una o más variables.
El diseño transeccional correlacional describe relaciones entre dos o más variables en un momento determinado.
La causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad.

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¿Qué es un Diseño de Investigación No Experimental?

Es aquel que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Se observan los fenómenos tal y como se dan en su contexto natural, para después analizarlos. Un estudio no experimental no construye ninguna situación, sino que se observan las existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador.

¿Qué es una Variable y sus Categorías?

Es un aspecto o característica de un fenómeno que se desea estudiar, y que puede tomar uno o más grados, estados o valores.

Las categorías son los estados que puede tomar una variable. Ejemplo: presencia/ausencia. Si la variable es trabajo, las posibilidades son dos: trabaja o no trabaja. Son mutuamente excluyentes. El conjunto de estados o valores que puede tomar una variable se denomina sistema de categorías de la variable y debe ser exhaustivo, es decir, debe incluir todo posible estado de la variable en estudio.

Diseño Transeccional Descriptivo

Tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores en que se manifiesta una o más variables. En ocasiones, el investigador pretende hacer descripciones comparativas entre grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores.

Ejemplo: Un análisis de la tendencia ideológica de los 15 diarios de mayor tiraje en Latinoamérica.

Diseño No Experimental Transeccional Correlacional

Describe relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. Los diseños correlacionales/causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o pueden pretender analizar relaciones de causalidad. Tienen así hipótesis correlacionales o hipótesis causales, respectivamente. Recordar que la causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad.

Ejemplo: Una investigación para evaluar la credibilidad de tres conductores de televisión, y relacionar esta variable con el sexo, la ocupación y el nivel socioeconómico del teleauditorio.

Causalidad y Correlación: Una Distinción Crucial

La causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad.

Toda causalidad implica correlación, pues lo que se genera entre una causa y un efecto es, justamente, una relación. No obstante, no toda correlación implica sí o sí una causalidad, pues hay muchas otras formas de relacionar variables aparte del simple “tal causa provoca tal efecto” (por ejemplo, la comparación).

Preguntas frecuentes

¿Qué es un diseño de investigación no experimental?

Es aquel que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Los fenómenos se observan tal y como se dan en su contexto natural para analizarlos después.

¿Qué significa que las categorías de una variable sean mutuamente excluyentes?

Significa que una unidad solo puede ocupar una categoría a la vez. Por ejemplo, si la variable es trabajo, la persona trabaja o no trabaja, pero no ambas cosas.

¿Toda correlación implica causalidad?

No. Toda causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad, ya que existen otras formas de relacionar variables, como la comparación.