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• Roxana Milian

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Ensayo : Diferencias entre Investigación Correlacional y la explicativa.

Investigacion Correlacional: Este tipo de estudios tienen como propósito medir el grado de relación que existe entre dos o más conceptos o variables en un contexto en particular y que tienen una relación con el objeto a ser investigado. En el caso más sencillo donde los estudios correlacionales miden las dos o más variables que se pretende ver si están o no relacionadas un ejemplo puede ser el siguiente: un investigador que desee analizar la relación entre la motivación laboral y la productividad en un grupo de trabajadores en empresas industriales, digamos, Perú, medirá la motivación y la productividad de cada uno, y después se analizará si los trabajadores con mayor motivación son o no los más productivos. Es decir, intenta predecir el valor aproximado que tenga un grupo de individuos en una variable, a partir del valor que tienen en la variable o variables relacionadas. Un ejemplo constituye correlacionar el tiempo dedicado a estudiar para un examen de Administración de Proyectos con la calificación obtenida en él. En este caso se mide en un grupo de estudiantes cuánto dedica cada uno de ellos a estudiar para el examen y, luego, se obtienen sus calificaciones. Posteriormente se determina si las dos variables están correlacionadas, ello significa que una varía cuando también la otra varía. La correlación puede ser positiva o negativa. Es positiva cuando sujetos con altos valores en una variable tendrán a mostrar altos valores en la otra variable, quienes estudian más tiempo tenderán a obtener una más alta calificación en el examen. Si es negativa, significa que sujetos con altos valores en una variable tenderán a mostrar bajos valores en la otra variable, por ejemplo quienes estudian más tiempo para el examen tenderán a obtener una calificación más baja en el

examen. Si no hay correlación entre las variables, ello nos indica que éstas varían sin un patrón sistemático entre sí La investigación correlacional tiene, en alguna medida, un valor explicativo aunque parcial. Saber que dos conceptos o variables están relacionadas aporta cierta información explicativa aunque no la suficiente pues lo explicativo implica que un mayor número de variables estén correlacionadas, así a mayor fuerza de las relaciones más completa será la explicación. Puede darse el caso de que dos variables estén aparentemente relacionadas, pero que en realidad no lo estén, esto se conoce como correlación espuria. Aquí la explicación, de la relación entre dos o más variables, no sólo es parcial sino errónea, se requeriría de una investigación a nivel explicativo para saber cómo y por qué las variables están supuestamente relacionadas.

Investigación explicativa: Es la explicación que trata de descubrir, establecer y explicar las relaciones causalmente funcionales que existen entre las variables estudiadas, y sirve para explicar cómo, cuándo, dónde y por qué ocurre un fenómeno social.