7.6. Relación entre variables: causalidad, correlación y regresión
De acuerdo con De la Fuente, cuando estudiamos dos o más variables que no son independientes
«[…] la relación entre ellas puede ser funcional (relación matemática exacta entre dos variables, por ejemplo, espacio recorrido por un vehículo que circula a velocidad constante y el tiempo empleado en recorrerlo) o estadística (no existe una expresión matemática exacta que relacione ambas variables, existe una relación aproximada entre las dos variables, por ejemplo, incremento de las ventas de libros en función de la cantidad gastada en publicidad).
En este último caso interesa estudiar el grado de dependencia existente entre ambas variables. Lo realizaremos mediante el análisis de correlación y, finalmente, desarrollaremos un modelo matemático para estimar el valor de una variable basándonos en el valor de otra, en lo que llamaremos análisis de regresión».
Sin embargo, el análisis de regresión no establece una relación causa-efecto o causalidad entre variables, sino que nos indica cómo están asociadas dichas variables para poder construir un modelo que explique esa relación (Ibid.). El análisis de regresión nos ayuda a entender cómo se comporta una variable dependiente a partir de una o varias variables independientes.
Por otra parte, la correlación indica el grado de la relación entre dos variables, pero el cambio en una de ellas no genera necesariamente cambio en la otra. Para saber el grado de relación entre variables debe hacerse un análisis correlacional, que puede ser simple o múltiple.