Definições em pesquisa correlacional
Seu cérebro pode fazer coisas muito legais. Por exemplo, você aprende que um jingle específico significa que os caminhões de sorvete estão próximos. Quanto mais alto o jingle, mais próximo ele está. E se você teve a sorte de ter vários tipos de caminhões de sorvete, reconhecerá qual jingle vai com qual caminhão de sorvete.
O mundo está cheio de coisas onde se a coisa A acontecer, então há uma boa chance de que a coisa B aconteça. Se a coisa A for o jingle, então há uma boa chance de que a coisa B, o caminhão de sorvete, esteja por perto. Também podemos complicar as coisas, sendo A a altura do jingle e a B a distância até o caminhão de sorvete. Conforme o volume aumenta, a distância diminui. Conforme a distância aumenta, o volume diminui.
Este é um exemplo meio bobo, mas é um exemplo de como você naturalmente correlaciona um evento com outro. Uma correlação é simplesmente definida como um relacionamento entre duas variáveis. O propósito de usar correlações na pesquisa é descobrir quais variáveis estão conectadas. Também vou começar a me referir às coisas como variáveis; é um nome mais científico. Esta definição simples é a base de vários testes estatísticos que resultam em um coeficiente de correlação , definido como uma representação numérica da força e direção de um relacionamento.
A pesquisa de correlação procura variáveis que pareçam interagir umas com as outras, de modo que, quando você puder ver uma mudando, você tenha uma ideia de como a outra mudará. Freqüentemente, isso implica que o pesquisador use variáveis que ele não pode controlar. Por exemplo, um pesquisador pode estar interessado em estudar a preferência por sorvete com base na idade. Se não podemos atribuir idade, isso significa que temos que descartar toda a correlação? Não!
Uma vez que o pesquisador não pode atribuir certas variáveis, isso significaria que o pesquisador está realizando um estudo quase experimental. Um estudo quase experimental é definido como um experimento no qual os participantes não são atribuídos aleatoriamente. Existem diferentes técnicas de como podemos superar isso, e eu o encorajo a explorar isso em outras lições.
Embora nos concentremos na correlação na pesquisa, devemos também observar que a correlação pode ser positiva ou negativa. Correlações positivas significam que conforme a variável A aumenta, o mesmo ocorre com a variável B. Uma correlação negativa é definida como quando a variável A aumenta, a variável B diminui. Observe que eu não disse o quanto a outra variável se move quando a primeira variável muda.
Exemplo 1
Ao procurar correlações, um pesquisador procurará padrões – o que eles viram acontecer repetidamente. Um padrão simples conhecido por todos os professores, mas infelizmente nem todos os alunos, é o elo entre o estudo e as notas. O aluno estudioso que estuda tem maior probabilidade de obter uma pontuação mais alta em seu teste. Os alunos que não estudam muito têm menos probabilidade de pontuar tão alto quanto os que o fazem.
Você pode estar sentado aí duvidando do que eu disse porque já fez testes antes em que não estudou e se saiu muito bem. E, há outros que estudam e ainda não tiram boas notas. Isso ocorre porque não existe uma correlação perfeita, ou uma relação 1: 1 perfeita, entre os itens. Há muita coisa acontecendo no mundo real para que esta seja uma conexão perfeita. Coisas como talentos pessoais, distrações, familiaridade com o assunto e coisas do cérebro tornam todo mundo um pouco diferente.
Essa interferência em uma correlação é conhecida como uma variável externa , que é simplesmente definida como uma variável que está influenciando o estudo. Eles são algo a se observar quando você está observando correlações, porque nada na matemática ou no experimento dirá: ‘Aqui está; isso está atrapalhando seu experimento. ‘
Exemplo 2
O exemplo anterior foi um bom exemplo para uma correlação positiva, mas e quanto a uma correlação negativa? Ficando com as notas e as pessoas, você já conheceu aquela pessoa que não fazia nada além de assistir TV? A pessoa que assiste muita televisão geralmente não se sai bem nos testes. Isso significa que, à medida que assistem mais televisão, suas notas caem. 10 horas de televisão obtêm C, enquanto 30 horas de televisão obtêm F.
No entanto, um problema com isso é que nem sempre está claro o que causou o quê. Talvez a pessoa que assiste muita televisão tenha tirado uma nota ruim no último teste. É com isso em mente que também devemos introduzir a ideia de que correlações não indicam direção. Neste exemplo, não sabemos se a nota ruim causou as notas ruins ou o fato de assistir TV causou as notas ruins.
Resumo da lição
Uma correlação é simplesmente definida como um relacionamento entre duas variáveis. Os pesquisadores que usam correlações estão procurando ver se há uma relação entre duas variáveis. Essa relação é representada por um coeficiente de correlação , definido como uma representação numérica da força e direção da relação.
Essa relação pode ser representada por uma correlação positiva , o que significa que conforme a variável A aumenta, a variável B também aumenta, ou uma correlação negativa , definida como quando a variável A aumenta, a variável B diminui. Um dos problemas da correlação é que nem sempre é claro quando há uma variável estranha , que é simplesmente desafiada como uma variável que está influenciando o estudo. Por último, as correlações não indicam uma direção do efeito, então você não sabe se a variável A causa a variável B, ou vice-versa.
Resultados de Aprendizagem
Após a conclusão desta lição, você será capaz de:
- Caracterizar correlação, coeficiente de correlação e variável estranha
- Diferencie entre uma correlação positiva e uma negativa
- Fornece uma explicação das limitações envolvidas ao fazer pesquisas correlacionais