Correlación frente a causalidad
La correlación mide la fuerza y la dirección de la asociación entre dos variables; la causalidad implica que los cambios en una variable producen directamente cambios en otra. Una correlación fuerte (p. ej., r = 0,9) no prueba causalidad. Abundan los ejemplos clásicos: el tamaño del zapato y la capacidad de lectura están correlacionados en niños (confundidos por la edad), pero el tamaño del zapato no causa la capacidad de lectura. Comprender cuándo la correlación implica causalidad requiere evaluar el diseño del estudio, las variables de confusión, la precedencia temporal y el mecanismo. Los experimentos aleatorizados ofrecen la evidencia causal más sólida; los estudios observacionales deben controlar cuidadosamente los factores de confusión.
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Fuentes
- Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-89560-6
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
- Hill, A. B. (1965). The Environment and Disease: Association or Causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58(5), 295–300. DOI: 10.1177/003591576505800503 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Understanding the Distinction Between Correlation and Causation in Research. ScholarGate. https://scholargate.app/es/research-statistics/correlation-vs-causation
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- Valor p y significancia estadísticaEstadística para la investigación↔ compare
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