Correlación estadística

Se llama correlación a cualquier tipo de relación estadística entre dos conjuntos de datos, denominados variables, por ejemplo la formación académica y los ingresos anuales de una muestra de ciudadanos, o su nivel de práctica religiosa y su intención de voto. Sin embargo la correlación estadística no implica por sí misma una relación de causalidad. Por ejemplo, de la constatación de que los votantes de determinado partido tienen un nivel de práctica religiosa superior a la media no podemos deducir sin más que el sentido de su voto se debe a sus creencias religiosas.

Existen diferentes medios de calcular el grado de correlación existente entre dos variables, que se denominan coeficientes de correlación y se suelen designar mediante el símbolo r. El más utilizado es el coeficiente de correlación de Pearson, en el que r = 1 indica la máxima correlación directa entre dos variables, es decir que cuanto mayor es el valor de x mayor es el valor de y, mientras que r = -1 indica la máxima correlación inversa, es decir que cuanto mayor es el valor de x menor es el de y cuando las dos variables son independientes una de otra, el coeficiente es 0.

El interés de las correlaciones estadísticas estriba en que, si bien no permiten deducir por si mismas relaciones causales, sí indican la posibilidad de relaciones de causalidad, cuya identificación puede requerir el análisis de otras variables. Por ejemplo, se puede establecer que en el mundo actual existe una correlación estadística entre el grado de desarrollo económico y el grado de libertad política de los países, pero la explicación de este vínculo es compleja. Puede que el desarrollo económico favorezca el establecimiento de un sistema político libre, puede que un sistema político libre favorezca el desarrollo, puede que ambas variables sean dependientes de otras y puede que las tres afirmaciones sean ciertas. En todo caso habrá que investigar cómo influyen unas variables en otras, pero el hecho de que exista una correlación estadística sugiere al menos una posible línea de análisis.