Cómo realizar un estudio de correlación en 5 pasos

Hay muchas formas de realizar investigaciones que pueden ayudar a fundamentar sus decisiones empresariales. Algunos estudios pueden ayudar a identificar relaciones entre variables, como un estudio correlacional. Entender cómo realizar un estudio de correlación puede ayudarle a aprender cómo los diferentes aspectos de su negocio pueden relacionarse entre sí. En este artículo, aprenderemos qué es un estudio correlacional, examinaremos sus ventajas y aprenderemos a realizar uno.

¿Qué es un estudio correlacional?

Un estudio correlacional es un método de investigación descriptivo que examina cómo pueden cambiar dos variables en relación con la otra. Cada variable del estudio no está controlada y los investigadores determinan si puede haber una relación o si no hay correlación. En un estudio correlacional hay tres resultados potenciales:

  • Correlación positiva: Una correlación positiva significa que ambas variables cambian de la misma manera. Por ejemplo, si un estudio concluye que cuando los ingresos aumentan en un área, el gasto también lo hace, esto puede ser una correlación positiva.
  • Correlación negativa: Una correlación negativa es cuando las dos variables muestran efectos opuestos. Un ejemplo de esto sería que si los precios aumentan, las ventas disminuyen.
  • Sin correlación: Ninguna correlación significa que, al cambiar cada variable, no hay ningún efecto sobre la otra. Por ejemplo, podría no haber correlación entre un aumento del gasto y un aumento o disminución del precio de los artículos.

Se pueden utilizar estudios correlacionales por dos razones:

  • Si quiere determinar si dos factores se influyen mutuamente pero no está seguro de que exista una relación.
  • Si espera que exista una relación, pero no puede manipular las variables porque puede ser poco práctico o poco ético.

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Beneficios de un estudio de correlación

Realizar un estudio correlacional tiene varias ventajas, como por ejemplo

Gestión variable

Una de las principales ventajas de un estudio correlacional es que simplemente se observan las dos variables con una interacción o manipulación limitada. Se quiere ver la relación natural entre estas cosas y los efectos que tienen entre sí. Por ello, puede observar las variables en sus entornos naturales en lugar de en un espacio controlado.

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Recogida de datos

Cuando se realizan estudios de correlación, se reúnen al menos dos conjuntos de datos, a veces más. Por ejemplo, si se plantea la hipótesis de que los padres son más propensos a comprar ropa para niños en otoño, se pueden recopilar datos estacionales y datos de los clientes. Estos datos pueden ayudarle a ver si existe alguna relación entre los datos demográficos y las temporadas.

Del mismo modo, como la gente realiza estudios de correlación a lo largo del tiempo, puede utilizar esos datos de tendencias para realizar ajustes. Por ejemplo, si observa que un aumento del precio siempre conduce a una disminución de las ventas, podría considerar cambios de precio más pequeños a lo largo del tiempo.

Orientación al mercado

Los estudios correlacionales pueden ayudar a identificar cómo puede dirigirse a las audiencias potenciales. Por ejemplo, puede estudiar la edad de los compradores durante un día. La hipótesis es que los jóvenes son más propensos a comprar por la tarde. Encontrar una relación entre la hora del día y la edad de un cliente puede ayudarle a orientar la publicidad hacia los productos que podrían querer.

En otro ejemplo, se puede investigar la probabilidad de que un grupo de edad avanzada compre en grandes aglomeraciones o durante las rebajas. Si observa que el grupo compra menos en eventos grandes, esto podría mostrar una correlación negativa. Con esta información, podría enviarles materiales de marketing que les indiquen cuándo son los periodos de menor afluencia para que puedan comprar más cómodamente.

Cómo realizar un estudio de correlación

Aquí tienes cinco pasos que puedes seguir para realizar un estudio correlacional:

1. Haz una afirmación o crea una hipótesis

Plantear una afirmación o una hipótesis suele ser el primer paso de cualquier estudio. En los estudios correlacionales, puede haber o no una relación clara. Por ejemplo, se puede plantear la hipótesis de que los jóvenes son más propensos a utilizar los cupones digitales. Su hipótesis puede establecer claramente una suposición sobre la relación entre dos cosas. Identificar las dos variables al crear tu hipótesis puede ayudarte a determinar cómo podrías recoger tus datos.

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2. Elegir un método de recogida de datos

Hay varias formas de recopilar datos, dependiendo de la información que quieras comprender. Tres de los métodos de recopilación de datos más comunes son:

  • Encuestas: Una forma rápida y flexible de recopilar datos es hacer preguntas a la gente. Por ejemplo, si quiere determinar la relación entre los ingresos y el hecho de comer en un restaurante, puede proporcionar cuestionarios a los participantes que lo deseen.
  • Observación: Se trata de observar y registrar un comportamiento variable o datos cuantitativos en el entorno natural. Si quieres determinar la relación entre los padres con hijos que compran en una tienda específica por la mañana, puedes contar cuántas personas se ajustan a esta variable durante unas cuantas mañanas para reunir una muestra de mayor tamaño.
  • Datos secundarios: Con los datos secundarios, puede aprovechar los datos existentes de las encuestas u otros estudios para identificar las correlaciones. Por ejemplo, puede recopilar datos de pedidos internacionales para ver si existe una correlación entre los clientes internacionales y las ventas en un mes determinado.

La elección del método puede depender de los datos que se recojan y de lo que se quiera hacer con ellos. Por ejemplo, si una de sus variables es muy subjetiva, como las preferencias, podría considerar una encuesta. Si tienes acceso y tiempo para registrar los datos mediante la observación, esa podría ser la forma más eficaz de identificar cualquier correlación.

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3. Recoger los datos

Una vez que haya establecido su método, recoja los datos. Considere un tamaño de muestra lo suficientemente grande como para determinar la correlación. Por ejemplo, si sus variables son personas con pelo castaño que compran por la tarde, querrá observar estas variables a lo largo de muchas tardes en lugar de una sola. Del mismo modo, preguntar a 10 personas por sus ingresos y si prefieren ir a recoger la cena o hacerla a domicilio podría no proporcionarle una correlación clara.

4. Analizar los resultados

El análisis de los datos puede ayudarle a identificar si tiene una correlación positiva, negativa o no. Aunque haya una correlación positiva o negativa, una tercera variable podría ser la causa. Por ejemplo, tras estudiar la relación entre la felicidad de los clientes y las compras por la mañana, esto podría mostrar que los compradores tienen mejor humor debido a la hora del día, o puede ser otro factor como los ingresos. Podría desarrollar una hipótesis causal o una teoría entre lo que' está causando que las variables se afecten mutuamente, pero podría ser difícil determinar la causalidad sin investigación.

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5. Realice una investigación adicional

Los estudios correlacionales pueden crear hipótesis causales, que pueden llevar a realizar más investigaciones con variables controladas o estudios correlacionales adicionales. Por ejemplo, si un estudio en una cafetería muestra un aumento del número de personas que toman café por la mañana, se podría ver qué otros factores pueden influir en ello, como la música, el personal o los recursos de autoservicio. Del mismo modo, podría comprobar la hipótesis de que el café es la causa ofreciendo muestras gratuitas y viendo si hay una diferencia en las ventas entre los que beben café y los que no lo hacen.

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