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1.6: Correlación y causalidad

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Correlation and Causation

1.6: Correlation and Causation

1.6: Correlación y causalidad


Statistical tests can calculate whether there is a relationship, or correlation, between independent and dependent variables. An indirect relationship of the variables signifies a correlation while a direct relationship shows causation. If it is determined that no connection exists between the variables, then the correlation is a coincidence.

Correlation versus Causation

If the dependent variable increases or decreases when the independent variable increases, there is a positive or negative correlation, respectively, between the two variables. If this relationship is indirect, then it is due to a correlation. However, a direct relationship would signify causation.

For example, if a researcher wants to determine the cause of tail-loss in five different gecko populations, and finds a negative relationship between the number of geckos without tails and the number of parasitic ticks in crows, this result would constitute a negative correlation and indicate that the crow parasite is not directly causing tail-loss in geckos.

However, if the crows had been counted near each gecko population, a positive relationship between the number of crows and tailless geckos may have been found. If, after examining the contents of the crows’ stomachs, the missing gecko tails were discovered, the number of crows would have directly determined the number of tails lost by the geckos—indicating causation. If the gecko tails had not been found in the crows’ stomachs, then the correlation could have been coincidental.

Importantly, in this example, there is a negative correlation between the number of crows and the number of parasitic crow ticks. In actuality, the number of crow parasites is likely to increase with increasing numbers of crows, a positive correlation. In this scenario, the number of crow ticks would also be positively correlated with the number of tailless lizards. However, unlike the relationship between populations of crows and tailless lizards, the numbers of ticks and tailless lizards are not causally related.

Visión general

Las pruebas estadísticas pueden calcular si existe una relación, o correlación, entre variables independientes y dependientes. Una relación indirecta de las variables significa una correlación mientras que una relación directa muestra la causalidad. Si se determina que no existe ninguna conexión entre las variables, entonces la correlación es una coincidencia.

Correlación versus Causal

Si la variable dependiente aumenta o disminuye cuando la variable independiente aumenta, hay una correlación positiva o negativa, respectivamente, entre las dos variables. Si esta relación es indirecta, entonces se debe a una correlación. Sin embargo, una relación directa significaría causalidad.

Por ejemplo, si un investigador quiere determinar la causa de la pérdida de cola en cinco poblaciones de gecko diferentes, y encuentra una relación negativa entre el número de gecos sin colas y el número de garrapatas parasitarias en cuervos, este resultado constituiría una correlación negativa e indicaría que el parásito del cuervo no está causando directamente la pérdida de cola en los gecos.

Sin embargo, si los cuervos hubieran sido contados cerca de cada población de gecko, se pudo haber encontrado una relación positiva entre el número de cuervos y los gecos sin cola. Si, después de examinar el contenido de los estómagos de los cuervos, se descubrieran las colas de gecko perdidas, el número de cuervos habría determinado directamente el número de colas perdidas por los gecos, lo que indica la causalidad. Si las colas de gecko no se hubieran encontrado en el estómago de los cuervos, entonces la correlación podría haber sido coincidente.

Es importante destacar que en este ejemplo, hay una correlación negativa entre el número de cuervos y el número de garrapatas de cuervo parásito. En realidad, es probable que el número de parásitos de cuervos aumente con un número creciente de cuervos, una correlación positiva. En este escenario, el número de garrapatas de cuervo también se correlacionaría positivamente con el número de lagartos sin cola. Sin embargo, a diferencia de la relación entre las poblaciones de cuervos y lagartos sin cola, el número de garrapatas y lagartos sin cola no están relacionados causalmente.

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