Función

En psicología, las relaciones entre variables se denominan correlaciones. Básicamente es una medida estadística de esa relación. Una correlación negativa sugiere que cuando una variable cambia, otra cambia directa y negativamente con ella. El efecto opuesto, cuando una variable aumenta cuando lo hace otra variable, es una correlación positiva. Una denotación de +1 entre dos variables muestra un coeficiente de correlación positiva perfecta.

Importancia

Una verdadera correlación positiva mostrará completamente cierta relación positiva entre una variable a otra. Una estadística que ha demostrado ser cierta en muchos estudios es la relación entre educación e ingresos. Estudios han demostrado que entre más alto es el nivel superior o el número de años que una persona tiene en educación, más alto es el ingreso promedio que esa persona ganará durante toda su vida. Este estudio ha demostrado, en algunos casos, una correlación positiva de 0,79 o +0,79. Esto significa que el 79% del tiempo, cuanto más alto sea el nivel de estudio que tenga una persona, mayores serán sus ingresos medios frente a alguien con una educación de nivel inferior. No es absoluta como un +1. Siempre podría ser esa persona al azar que nunca se graduó de la escuela secundaria, pero se convirtió en una estrella de rock famosa o en un inventor exitoso.

Ideas equivocadas

Probablemente has visto titulares en periódicos que dicen que un fenómeno está absolutamente vinculado a otro. Un titular que dice "estudio dice que si te gusta el rojo, te gusta el chocolate" puede sugerir que todas las cosas de color rojo están totalmente vinculadas al chocolate. Incluso podrías comenzar a creer que si te gusta el chocolate, entonces el rojo debe ser tu color favorito. Algunos incluso podrían llegar hasta pensar que poseer un vehículo rojo significa que están enganchados al chocolate. Pero ese título es sólo una suposición de que el chocolate y el color rojo tienen una correlación positiva.

Esto podría o no ser cierto, dependiendo de los verdaderos detalles del estudio. Digamos que se hizo una encuesta entre 100 personas haciéndoles dos preguntas: qué color prefieren entre el rojo, el amarillo o el azul y si les gusta el chocolate. Veinticuatro personas dicen azul, 31 dicen amarillo y 45 dicen rojo. A doce de las personas azules les gusta el chocolate (50%), como a 10 de las personas amarillas (alrededor de un 33%) y a 34 de las rojas (75%). ¿Significa esto que la mayoría de las personas a las que les gusta el rojo les gusta el chocolate?

No realmente. Las personas que "prefieren" el rojo podrían incluso no importarles demasiado el color, simplemente sucedió ser una de las tres opciones. A esas personas rojas realmente les podría gustar el malva. Incluso les podría gustar el chocolate, pero no mucho. Lo mismo puede decirse acerca de la gente amarilla, que no le importa el chocolate pero exactamente no les gustaba. Nunca sabremos porque la elección de chocolate era blanco y negro: te gusta o no. Este es un ejemplo de una correlación positiva falsa. Estadísticamente, dadas las opciones, quienes seleccionan el rojo entre los tres colores también seleccionan una preferencia por el chocolate.

Potencial

El potencial para la correlación positiva en psicología es grande. Viendo una fuerte correlación positiva entre dos variables en un estudio, los psicólogos pueden ser capaces de discernir la información que cambia la vida de esa población o fenómeno particular. Vamos a decir que hubo un estudio entre 10.000 hombres de mediana edad en España y la depresión. Digamos que el estudio encontró que el 75% de los hombres que estaban clínicamente deprimidos durante al menos seis meses al año más que los otros hombres que también vivían en el noreste de España, los psicólogos podrían reconocer esa correlación positiva. Podrían ir a esa región de España y llevar a cabo más estudios y ver lo que separa a esa región de otras áreas. Podrían considerar la importancia cultural de su población, el clima, la dieta, cualquier número de variables. Esta correlación positiva encontrada en el estudio original ayuda a estos psicólogos a indicar una causa de depresión y podría ayudarlos a encontrar una solución para reducirla.

Tamaño

El tamaño de la muestra y lo demográfico de la muestra siempre se deben tener en cuenta cuando se encuentre una correlación positiva. Los resultados estadísticos políticos durante un año de elecciones deben considerarse con precaución. Si una encuesta dice que los estadounidenses que ganan más de US$100.000 prefieren a un candidato por encima de otro 87% del tiempo, podrías asumir que a los adinerados les gusta ese candidato. Pero, ¿cuántas personas fueron encuestadas? ¿Cien? ¿Mil? ¿Y donde se realizó esta encuesta? ¿Online a través de un sitio web visitado por la mayoría de la gente rica? ¿La media de Rodeo Drive en Beverly Hills? O ¿en una zona donde el candidato preferido tiene muchos constituyentes? Esto podría ser una correlación positiva falsa que no necesariamente representa el resto de preferencias verdaderas del país.