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      El coeficiente de correlación NO permite por tanto una interpretación en términos de causa-efecto. Si se obtiene un valor alto y positivo, indica que cuando una de las variables aumenta su valor en la escala, la otra, en promedio, también lo hace, mientras que cuando el valor es alto pero negativo indica justamente lo contrario, es decir, que cuando una de las variables aumenta de valor, la otra, en promedio, disminuye. Por último, los valores próximos a cero indican ausencia de relación, o lo que es lo mismo que cuando una de las variables va aumentando de valor, la otra, en promedio, a veces aumenta y a veces disminuye. En ningún caso se debe caer en el error de pensar que una variable es “causa” de la otra. A partir de una simple estudio correlacional, es imprudente establecer ese nexo de causalidad sin acudir a un enfoque experimental que pudiera determinar si, en verdad, existe dicho nexo de causalidad o no. Incluso en estudios de variables en que se pueda llegar a pensar que una es causa de la otra, como, por ejemplo, la relación que pueda darse en los alumnos de secundaria entre la ansiedad ante una prueba de conocimientos de estadística y el rendimiento en dicha prueba. Se podría pensar que un alto grado de ansiedad determina el mal rendimiento en la prueba, y que un bajo nivel determina un alto rendimiento. ¿Quiere esto decir que la ansiedad es la causa del rendimiento en esa prueba?. Aparentemente sí, pero también podría deberse a que la prueba de conocimientos de estadística provoca una reacción de ansiedad, de tal modo que los alumnos poco preparados reaccionan con un aumento de la ansiedad mientras que los mejores preparados se manejan con cierta tranquilidad en dicha prueba.
       
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Respuesta a: Causalidad

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