Este artículo explora la diferencia crucial entre correlación y causalidad en la investigación de ciencias sociales. El coeficiente de correlación de Pearson mide la fuerza y dirección de la asociación entre variables, pero no implica causalidad. Se presentan ejemplos de correlaciones espurias, como la relación entre la producción de petróleo en México y el porcentaje de población rural, o entre la producción de vehículos y el uso de internet. Se discuten las condiciones necesarias para establecer causalidad, enfatizando la importancia de controlar variables de confusión. El objetivo es fomentar el pensamiento crítico al interpretar correlaciones y reconocer la complejidad de las relaciones causales en el mundo real.