Aplicación de las escalas de medición ordinal para interpretar coeficientes de la correlación en investigación científica

Abstract

El objetivo de este artículo es aclarar la correcta comprensión del coeficiente de correlación, con escala numérica e intervalo ordinal, utilizando enfoque mixto, y diversos métodos estadísticos, descriptivos, exploratorio y causal, junto con niveles descriptivos. Se han encontrado resultados claros y se pudo elaborar una tabla resumen para el uso racional de la decisión del coeficiente de correlación. Se concluye que, en investigaciones en ciencias aplicadas, matemáticas y simulaciones estadísticas, se debe seguir la escala de Cohen (1988): r grande = 0,50, r medio = 0,30 y r pequeño = 0,10. En ciencias sociales, medicina, econometría, psicología, educación y ciencia de datos según Hinkle, Wiersma, & Jurs (2003), siendo los niveles con mayor referencia siendo muy pequeña, poca o ninguna, baja, moderada, alta, muy alta, el cual abarca categorías como muy pequeña, poca o ninguna, baja, moderada, alta y muy alta. Además, se sugiere el uso del Bootstrap en estudios de correlación, el análisis visual de los datos mediante gráficos para detectar valores atípicos, y el empleo de correlogramas de calor en el caso de datos multivariados.