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Así, por ejemplo, podría llegar a ocurrir que efectivamente se constate que:
A mayor población mundial mayor distancia entre el cometa Halley y la Tierra.
Esa asociación entre el comportamiento del cometa y el crecimiento de la población no significa
que uno explique al otro, que uno sea la causa del otro.
En general, nuestro conocimiento del mundo nos permite reconocer cuándo una correlación puede
implicar una relación causal entre las variables.
Ese conocimiento nos permite también identificar cuál es la variable que explica y cuál la variable
explicada.
Por ejemplo, si se comprueba que hay una correlación entre
nivel de consumo de carbohidratos en la dieta y el peso corporal (a mayor consumo de carbohidratos, mayor peso
corporal)
no pensaríamos que el “peso” explica el “consumo de carbohidratos” sino que el “consumo de carbohidratos”
explica el “peso”.
De modo que tendremos correlaciones que implican causalidad y correlaciones que no
implican causalidad (las que ya examinamos al referirnos a los estudios descriptivos).
-Una correlación implica causalidad cuando:
- una o más variables varían sistemáticamente de manera directa o inversa
con otra u otras.
- la presencia de una variable es anterior en el tiempo a otra (“la ingesta de
carbohidratos es anterior al aumento de peso”).
- nuestro conocimiento del mundo autoriza postular esa relación causal.
-Una correlación no implica causalidad cuando:
- una o más variables varían sistemáticamente de manera directa o inversa
con otra u otras.
- la presencia de una y otra variable no guarda ninguna relación de
anterioridad con respecto a otra en el tiempo.
- nuestro conocimiento del mundo no autoriza a postular que haya una
relación causal.

Distintos tipos de diseños correlacionales según
el número de variables, unidades y mediciones
Generalmente, la investigación correlacional implica trabajar con muestras extensivas o pobla-
cionales y puede realizarse tanto en un mismo momento en el tiempo (de manera transversal) o co-
rrelacionando distintas mediciones en el tiempo (longitudinal); mientras que en cuanto al número de
variables puede ser univariado (siempre y cuando la correlación se haga en distintos momentos en el
tiempo), bivariado o multivariado.

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