¿Es inapropiado llamar al análisis de regresión múltiple "correlacional"?

Question

Recientemente recibí una revisión de un trabajo en el que me refería a algunos estudios anteriores como "correlacionales" en los que se utilizaba la regresión múltiple para analizar algunos datos de población y sacar conclusiones biológicas (concretamente una regresión lineal de efectos mixtos). Un revisor armó un gran alboroto al respecto, sugiriendo que yo "caracterizaba completamente mal" este trabajo (sospecho que era un autor) que estaba "lejos de ser correlacional", era "mucho más sofisticado" y proporcionaba "pruebas mucho más sólidas que los meros métodos correlacionales". Sospecho que el revisor se refería al hecho de que los modelos de regresión múltiple controlan otras variables incluidas. Desde mi punto de vista (actual), todos son correlacionales, sólo que de diferente complejidad y supuestos entre las relaciones independientes y dependientes. Nuestro estudio trataba de dar una explicación más mecánica de los datos, por lo que quería distinguir entre las relaciones estadísticas y las mecánicas. Así que utilicé el término correlacional en un sentido muy amplio.

Así que mi pregunta: ¿Es inapropiado describir los modelos de regresión lineal como "correlacionales", y usted mismo lo haría? Si no es así, ¿por qué no?

Estoy familiarizado con las relaciones matemáticas entre los coeficientes de regresión y los "coeficientes de correlación parcial", por ejemplo, discutido aquí y aquí . Mi pregunta se refiere más bien a la terminología y a si a ustedes les parece demasiado flojo (en cierto sentido) referirse a la metodología de regresión como correlacional, o si un término más amplio como "estadístico" sería más apropiado en este caso.

Muchas gracias.

Answer 1

La correlación puede ser dos cosas. Por un lado, la correlación es una construcción matemática que de facto Correlación de Pearson. La correlación es también una contrapartida de la causalidad en el otro, lo que significa una dependencia condicional entre una "exposición" y un "resultado" que puede estar mediada por cientos de factores no medidos. Llamar al trabajo (es decir, a los análisis/resultados de un estudio) "correlacional" no me sugiere inmediatamente si quiere decir que resumieron varias asociaciones bivariadas utilizando correlaciones parciales o si el estudio se realizó a partir de datos observacionales.

Me inclino fuertemente a creer que usted y el revisor tienen ideas opuestas de lo que significa "correlacional" en este contexto. Esto es dar un crédito generoso a la idea de que otros Los aspectos de esta comunicación no denigran la investigación/los hallazgos de nadie.

En lo que respecta a los análisis de regresión, se pueden utilizar modelos de regresión para analizar datos "cuasi experimentales" (o datos de observación) en los que el ajuste de las variables de confusión se utiliza para inferir lo que un experimento hipotéticamente controlado (bloqueado/aleatorizado) daría como resultado. Esto nos lleva a la distinción entre correlación y causalidad. Sólo los ensayos controlados aleatorios son dignos de discutir los resultados en un contexto causal. Otros resultados no son "correlacionales", pero se puede hablar de los hallazgos como "asociaciones".

La palabra correlación es confusa. En la literatura presentada a un público estadístico, tengo cuidado de evitar por completo la correlación, excepto en el contexto de la correlación de Pearson. Yo preferiría "empírico" o "epidemiológico" o algo por el estilo para referirme a los resultados de los estudios observacionales.

Answer 2

Sin saber más que lo que has dicho, estoy de acuerdo con @NickCox, @AdamO, y contigo en su mayoría. Si has discutido este trabajo "completamente mal caracterizado" en mayor profundidad de lo que has dicho aquí, no es seguro asumir que la objeción es principalmente a tu caracterización de que es "correlacional", a menos que el revisor lo haya dejado realmente claro. Sus objeciones parecen muy enfáticas, así que tienes razón al sospechar que es un autor. ¿Podrías hablar con este revisor más directamente para buscar un consenso (o al menos un compromiso) sobre cómo describir el trabajo? Supongo que algunos procesos de revisión pueden descartar la consulta fuera del marco formal, pero parece contraproducente en este caso si no se puede trabajar conjuntamente con esta persona.

Por supuesto, esto no quiere decir que haya ninguna certeza de con quién estás tratando más allá de lo que realmente sabes; sólo estoy de acuerdo en que parece probable, y me hago eco de la sugerencia del otro Nick de buscar aclaraciones de esta persona. Parece que lo mejor para ambos es describir todo de forma óptima desde ambas perspectivas. Es de esperar que todas las fanfarronadas iniciales se disipen a medida que se vayan comunicando. A veces, la gente empieza armando un jaleo más grande de lo que es realmente necesario sólo para asegurarse de captar tu atención y causar una impresión, a pesar del riesgo evidente de que sea una impresión peor (por ejemplo, tendenciosa, irracional, alarmista). Para algunos es más fácil proceder con moderación y respeto mutuo una vez que se les ha asegurado que las líneas de comunicación están abiertas y que la otra parte está prestando atención. Parece que has dado la primera impresión contraria con lo que has escrito, así que una reacción exagerada es comprensible, aunque no sea razonable. Una aclaración debería ayudar mucho si él/ella está dispuesto a trabajar contigo.

La regresión es, en efecto, correlacional en sentido amplio, como ya se ha dicho aquí, pero el sentido más estricto y simplista de correlacional puede atraer a quienes tienen una comprensión menos matizada de los modelos lineales generales. El uso más estricto también puede resultar más atractivo para las personas que entienden el análisis correlacional como un término cargado en contextos de investigación causal, como su revisor de problemas, parece. Si su intención era insinuar una debilidad en la evidencia causal, entonces su uso estaba cargado intencionalmente, y es de esperar cierta actitud defensiva. Tendrías razón al decir que la regresión múltiple no proporciona realmente más pruebas causales que una correlación bivariada (el sentido más estricto de "correlacional" que describió AdamO); en su mayor parte aclara las pruebas relacionales, independientemente de que estas relaciones sean causales. Por lo tanto, dudo que su revisor esté simplemente objetando su caracterización porque el método implicaba una regresión múltiple, no sólo correlaciones bivariadas. Tal vez el revisor consideró que el diseño original tenía otros elementos "más sofisticados" que proporcionan "pruebas mucho más sólidas". Tal vez le doy demasiado crédito a esta persona; me han llevado a pensar que uno nunca debe subestimar la capacidad de los revisores para reaccionar de forma exagerada a cuestiones que equivalen a una minucia.

En general, no me opondría a describir la regresión como correlacional, y podría haberlo hecho yo mismo en su caso inicialmente, pero dada la aparente ofensa que ha causado, no veo ningún daño en retroceder y reformular. Si tu intención era insinuar una crítica a la evidencia causal, sería mejor exponer la crítica de forma clara y delicada, no sólo insinuarla. Si su fraseo alternativo de la "distinción entre relaciones estadísticas y mecanicistas" capta su significado igual de bien, tal vez pueda evitar el problema sustituyendo el fraseo "correlacional" por completo, pero de nuevo, si puede consultar con su revisor sobre esta alternativa, tendrá más posibilidades de que el cambio sea bien recibido, por supuesto. AdamO ha proporcionado algunas otras buenas alternativas, y tu comentario en su respuesta parece bastante más claro sobre la distinción que pretendías hacer entre tu trabajo y tu referencia. En cuanto a "empírico", creo que te encuentras con el mismo problema básico al utilizar una sola palabra con una variedad de posibles interpretaciones donde sería preferible varias frases que aclaren tu intención con el contexto.