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Quais são as vantagens do Método Correlacional

A teoria da correlação define a ocorrência padronizada de quaisquer duas variáveis. Embora seja matemática na teoria, sua prática é universalmente aplicável. Pesquisadores podem literalmente focar em qualquer coisa, desde altura e peso até o possível relacionamento de traços familiares geneticamente herdados. Seu exame de padrões de ocorrência orgânicos alivia praticantes de correlação de um experimento científico rígido enquanto fornece um resultado numericamente preciso. Embora o método de correlação não estabeleça uma relação causal, ele sugere possíveis avenidas de exame clínico adicional de variáveis que de outra forma não poderiam ser testadas.

Padrões de Ocorrência

A correlação usa evidência estatística para identificar relacionamentos. As duas variáveis podem ser muito diferentes uma da outra. No entanto, a correlação ignora essas diferenças e destaca as ocorrências semelhantes entre elas. Segundo a Universidade de York, o estudo biométrico de herança foi grandemente influenciado pela análise de correlação. Dessa forma, pesquisadores poderiam associar traços de personalidade que podem abranger gerações de uma família. A Associação Médica Americana relatou em 2006 que quando pacientes do sexo feminino com depressão ficam assintomáticas, seus filhos são menos propensos a serem diagnosticados com depressão. Pesquisadores teriam correlacionado a incidência de depressão tanto na mãe quanto na criança para eventualmente chegar a essa conclusão.

Grau de Relacionamento

A análise de correlação conclui com um coeficiente matemático entre +1,00 e -1,00. O "mais" representa aumento de ocorrência de ambas as variáveis; o "menos" representa aumento em uma variável com diminuição na outra. Qualquer número entre esses polos representa o grau de relação entre as duas variáveis. A correlação produz uma estatística objetiva para representar um relacionamento. Mesmo uma correlação de 0,00 indica nenhum grau de relacionamento. Essa é a precisão da correlação.

Direção do Relacionamento

Praticantes de correlação não só podem identificar um relacionamento estatístico entre duas variáveis, mas também estabelecer um relacionamento inverso. O aumento em uma variável pode causar diminuição na outra. Isso é chamado de correlação negativa. Correlação zero é quando a ocorrência de uma variável não tem influência na segunda variável. Por exemplo, um adolescente em crescimento com "perna oca" come como um cavalo mas nunca ganha um quilo: uma correlação negativa entre ingestão calórica e ganho de peso. Pesquisadores geralmente encontraram correlação positiva sugerindo que pessoas mais altas tendem a ser mais pesadas.

Eticamente Amigável

A correlação é baseada em estatística, portanto pode examinar relacionamentos sem exigir experimentos antiéticos para obter evidências. O exemplo da depressão se encaixa. Usando correlação, pesquisadores podem poupar uma criança do sofrimento de experimentos com depressão para fins de análise. Dessa forma, a correlação é observacional. Não busca isolar variáveis dentro de metodologia científica. Qualquer experimento que, por definição, colocasse em risco as duas variáveis-pacientes é clinicamente desnecessário com correlação.