Cómo realizar un estudio correlacional en 5 pasos

Por el equipo editorial de Indeed

Actualizado el 16 de febrero de 2022 | Publicado el 22 de junio de 2021

Actualizado el 16 de febrero de 2022

Publicado el 22 de junio de 2021

Realizar investigaciones a través de estudios correlacionales puede ayudarlo a tomar decisiones comerciales más informadas. Comprender cómo realizar un estudio correlacional puede ayudarlo a aprender cómo los diferentes aspectos de su negocio pueden relacionarse entre sí. En este artículo, aprendemos qué es un estudio correlacional, exploramos sus beneficios y aprendemos cómo realizar uno.

¿Qué es un estudio correlacional?

Un estudio correlacional es un método de investigación descriptivo que examina cómo dos variables pueden cambiar en relación una con la otra. Cada variable no se controla y los investigadores determinan si existe una relación y las características de esa relación. Sin embargo, no puede probar que cambiar una variable cambiará la otra o tendrá una relación de causa y efecto.

Usos de los estudios correlacionales

Si está realizando una investigación de mercado, podría considerar utilizar un estudio correlacional:

  • Si desea determinar si dos factores se influyen entre sí pero no está seguro de si existe una relación. Por ejemplo, ¿afecta el precio a las ventas?

  • Si espera que haya una relación existente. Por ejemplo, cree que el precio podría afectar las ventas, pero está buscando pruebas.

Características de los estudios correlacionales

Los estudios de investigación correlacional tienen tres características principales, que incluyen:

  • Son no experimentales. Significa que los investigadores no manipulan las variables para estar de acuerdo o en desacuerdo con una hipótesis. El investigador solo mide y observa la relación entre las variables.

  • Se basan en datos históricos. Solo consideran datos históricos o eventos pasados ​​para medir y detectar patrones entre dos variables. Un estudio correlacional puede mostrar una relación positiva entre dos variables, pero esto puede cambiar en el futuro.

  • Son dinámicos. Los patrones entre dos variables en un estudio correlacional nunca son constantes y siempre están cambiando. Dos variables que tienen una correlación negativa en el pasado pueden tener una relación de correlación positiva en el futuro debido a varios factores.

Posibles resultados de los estudios correlacionales

Hay tres posibles resultados en un estudio correlacional:

  • Correlación positiva: una correlación positiva significa que ambas variables cambian de la misma manera. Por ejemplo, si un estudio encuentra que cuando aumentan los ingresos en un área, aumentan los gastos, esto puede ser una correlación positiva.

  • Correlación negativa: Una correlación negativa es cuando las dos variables muestran efectos opuestos. Por ejemplo, si los precios aumentan, las ventas disminuyen.

  • Correlación cero: La correlación cero significa que a medida que cambia cada variable, no hay efecto sobre la otra. Por ejemplo, un aumento de precio no tiene efecto sobre las ventas.

Cómo realizar un estudio correlacional

Aquí hay cinco pasos que puede seguir para realizar un estudio correlacional:

1. Hacer una afirmación o crear una hipótesis

Hacer una afirmación o una hipótesis suele ser el primer paso en cualquier estudio. En los estudios correlacionales, puede haber o no una relación clara. Por ejemplo, puede suponer que es más probable que las personas más jóvenes usen cupones digitales. Tu hipótesis puede establecer claramente una suposición sobre la relación entre dos cosas. Identificar ambas variables al crear su hipótesis puede ayudar a determinar cómo puede recopilar sus datos.

2. Elija un método de recopilación de datos

Hay algunas formas que puede elegir para recopilar sus datos según la información que desea comprender. Tres de los métodos más comunes de recopilación de datos son:

  • Encuestas: una forma rápida y flexible de recopilar datos es haciendo preguntas. Por ejemplo, si desea determinar la relación entre los ingresos y la comida en un restaurante, puede proporcionar cuestionarios a los participantes que lo deseen.

  • Observación: esto es cuando observa y registra un comportamiento variable o datos cuantitativos en el entorno natural. Si desea determinar la relación entre padres e hijos que compran en una tienda específica por la mañana, puede contar cuántas personas se ajustan a esta variable durante algunas mañanas para obtener un tamaño de muestra más grande.

  • Datos secundarios: con datos secundarios, puede aprovechar los datos existentes de encuestas u otros estudios para identificar 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 en particular.

Elegir el método adecuado para su proceso puede depender de los datos que esté recopilando y de lo que quiera hacer con ellos. Por ejemplo, si una de sus variables es muy subjetiva, como la preferencia, podría considerar una encuesta. Si tiene acceso y tiempo para registrar datos mediante la observación, esa podría ser la forma más efectiva de identificar cualquier correlación.

3. Recoge tus datos

Una vez que establezca su método, recopile los datos. Considere un tamaño de muestra que sea lo suficientemente grande para determinar la correlación. Por ejemplo, si sus variables son personas con cabello castaño que compran por la tarde, es posible que desee observar estas variables durante muchas tardes en lugar de solo una. Del mismo modo, preguntar a 10 personas por sus ingresos y si prefieren recoger la cena o la entrega a domicilio podría no proporcionarle una correlación clara.

4. Analiza los resultados

El análisis de datos puede ayudarlo a identificar si tiene una correlación positiva, negativa o ninguna. Aunque puede haber una correlación positiva o negativa, una tercera variable aún podría ser la causa. Por ejemplo, después de estudiar la relación entre la felicidad del cliente y las compras por la mañana, esto podría mostrar que los compradores están de mejor humor debido a la hora del día, o podría deberse a otro factor como los ingresos. Puede desarrollar una hipótesis causal o una teoría sobre lo que hace que las variables se afecten entre sí, pero podría ser difícil determinar la causalidad sin investigación.

5. Realizar investigaciones adicionales

Los estudios correlacionales pueden crear hipótesis causales, lo que puede llevar a realizar investigaciones más específicas con variables controladas o estudios correlacionales adicionales. Por ejemplo, si un estudio en una cafetería muestra un aumento en la cantidad de personas que beben café por la mañana, es posible que vea qué otros factores pueden influir en esto, como la música, el personal o los recursos de autoservicio.

Beneficios de un estudio correlacional

Hay varios beneficios potenciales al realizar un estudio correlacional, tales como:

Gestión de variables

Un beneficio principal de un estudio correlacional es que simplemente observa las dos variables. No establece una situación controlada o una interacción escenificada porque quiere ver la relación natural entre estas cosas y los efectos que tienen entre sí. Debido a esto, puede observar las variables en sus entornos naturales en lugar de un espacio controlado.

Recopilación de datos

Cuando realiza estudios correlacionales, recopila al menos dos conjuntos de datos, a veces más. Por ejemplo, si tiene la hipótesis de que es más probable que los padres compren ropa para niños en el otoño, puede recopilar datos de temporada y de clientes. Estos datos pueden ayudarlo a ver si existe alguna relación entre la demografía y las estaciones.

Del mismo modo, debido a que las personas realizan estudios correlacionales a lo largo del tiempo, puede usar esos datos de tendencias para hacer ajustes. Por ejemplo, si nota que un aumento de precio siempre conduce a una disminución de las ventas, podría considerar cambios de precio más pequeños a lo largo del tiempo.

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Orientación de mercado

Los estudios correlacionales pueden ayudar a identificar cómo puede dirigirse a audiencias potenciales. Por ejemplo, podría estudiar la edad de los compradores durante un día. Puede suponer que es más probable que las personas más jóvenes compren por la tarde. Encontrar una relación entre la hora del día y la edad de un cliente puede ayudarlo a orientar la publicidad para los productos que podrían desear.

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

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