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Uno podría preguntarse si pasar tiempo estudiando para un examen afecta la calificación que obtendremos. Es probable que estas dos variables estén relacionadas. Cuando aumenta el tiempo de estudio para un examen, es posible que la calificación también aumente.
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Cortesía de "Freeze Clip Art"

Correlaciones en las Ciencias

Al llevar a cabo sus investigaciones, con frecuencia los científicos desean saber si dos sistemas de datos (variables) están relacionados entre sí. Por ejemplo, puede ser que se pregunte si la cantidad de tiempo que un alumno invierte leyendo el portal de Ventanas al Universo está relacionado con la evaluación que el alumno obtendrá en su clase de ciencia. ¿Cómo probrar esto, y cómo expresarlo de manera clara a fin de que otras personas entiendan qué tipo de relación hay entre estas dos variables?

Una de las maneras más comunes en que un científico hace esto es usando un concepto llamado, correlación. La correlación es básicamente una medida de cuán independientes son ambas variables, y generalmente se calcula usando una fórmula que arroja como resultado un coeficiente de correlación que se extiende de -1 a 1.

Una correlación de -1 indica que las dos variables están relacionadas de manera inversa, y que cuando variable una aumenta y la otra siempre disminuye. Por ejemplo, las ventas totales de helados durante un día determinado y una nevada ese mismo día podrían tener una correlación aproximada de -1. Durante días de mucha nieve, no son muchas las personas que estarían comprando helados, pero en los días cuando se venden muchos helados es muy probable que no esté nevando. Por otra parte, una correlación de 1 indica que las dos variables están directamente relacionadas, y que cuando una variable sube la otra también sube. Por ejemplo, la cantidad de tiempo que un jugador de baloncesto invierte practicando generalmente se relaciona con el número de puntos que él o ella anota en juegos, y esta relación tendría probablemente un coeficiente de correlación cerca de 1.

Muchas veces el cálculo de una correlación estará cerca de 0; esta indica que no hay relación obvia entre las dos variables (todavía podría haber una relación; en algunos casos poco comunes las dos variables podrían estar relacionadas pero tendrían un coeficiente de correlación de 0). Es importante recordar que incluso cuando dos variables están correlacionadas, esto no significa que están relacionadas. Por ejemplo, en tiempos de lluvia puedes ver que las personas usan paraguas más a menudo y puedes ver que los conductores de los coches usan el limpia parabrisas mucho más a menudo. De manera que el uso del paraguas y el uso del limpiador del parabrisas están relacionados, pero una no genera a la otra, es decir, no usamos paraguas porque la gente está utilizando los limpia parabrisas, o viceversa. Usamos ambos porque está lloviendo.

Última modificación el 25 de enero de 2008 por Jennifer Bergman.

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