العلاقة السببية - التعريف والمعنى والارتباط والسببية

العلاقة السببية هي علاقة بين متغيرين أو أكثر حيث يتسبب أحد المتغيرات في تغيير الآخر أو اختلافه. يوجد ارتباط سببي عندما يكون لمتغير واحد في مجموعة بيانات تأثير فوري على آخر. نتيجة لذلك ، فإن وقوع حدث ما هو سبب آخر. السبب والنتيجة هما اسمان آخران للعلاقات السببية.

يمكن أن تكون العلاقات السببية خطية أو دائرية. تتضمن العلاقات السببية الخطية سببًا ونتيجة تحدث بالتسلسل. تتضمن العلاقات السببية الدائرية السبب والنتيجة التي تحدث في وقت واحد.

ما هي العلاقة السببية؟

التعريف: تُعرَّف العلاقة السببية على أنها نوع من العلاقة يكون فيها أحد الأشياء مسؤولاً عن التسبب في حدوث شيء آخر. يمكن ملاحظة العلاقات السببية في العديد من المواقف المختلفة. على سبيل المثال ، توجد علاقة سببية بين تشغيل مفتاح الضوء وتشغيل المصباح. في هذه الحالة ، يكون فعل تشغيل مفتاح الضوء هو السبب ، ويكون تأثير تشغيل المصباح.

السببية (المعروفة أيضًا باسم السببية) هي نتيجة تأثير شيء ما على خلق شيء آخر ، حيث يتسبب الأول في جزء من إنتاج الثاني. بشكل عام ، للعملية العديد من الأسباب ، والتي يشار إليها أيضًا بالعوامل السببية لها ، وكلها تكمن في تاريخها. قد يؤدي التأثير إلى العديد من التأثيرات الأخرى التي ستحدث في المستقبل.

فهم السببية

السببية تعني أن حدثًا ما يجعل حدثًا آخر. السبب هو الشيء الذي يحدث التأثير. التأثير هو ما يحدث بسبب السبب. السببية هي كلمة واحدة تعبر عن فكرة السبب والنتيجة.

يمكن إنشاء العلاقات السببية من خلال التجارب الخاضعة للرقابة أو من خلال ملاحظة علاقة خطية بين متغيرين. المتغيرات المربكة هي متغيرات أخرى يمكن أن تؤثر على المتغير التابع وتجعل من الصعب إثبات العلاقة السببية. المتغير المربك هو متغير ثالث يرتبط بالمتغيرين قيد الدراسة ويؤثر على العلاقة بينهما. عندما يرتبط متغيرين بشكل إيجابي ، فهذا يعني أنهما يميلان إلى التحرك في نفس الاتجاه. على سبيل المثال ، إذا زاد المتغير "أ" ، فمن المرجح أن يزيد المتغير "ب" أيضًا.

غالبًا ما تتم مقارنة السببية بالارتباط. السبب هو عندما يؤثر أحد المتغيرات على آخر ، بينما يكون الارتباط عندما يتغير متغيرين معًا. السببية تعني أن هناك علاقة سببية بين شيئين ، بينما الارتباط يعني فقط أن هناك علاقة بينهما.

قد يكون من الصعب تحديد علاقة سببية نظرًا لوجود العديد من المتغيرات الأخرى التي يمكن أن تؤثر على المتغير التابع. من أجل إثبات السببية ، يستخدم العلماء التجارب الخاضعة للرقابة. في تجربة مضبوطة ، يتم تغيير المتغير المستقل بينما تظل جميع المتغيرات الأخرى كما هي. يسمح هذا للعلماء بمعرفة كيف يتغير المتغير التابع استجابةً للتغيير في المتغير المستقل.

العلاقات السببية المباشرة وغير المباشرة

تعني العلاقة السببية المباشرة أن هناك سببًا ونتيجة ، وأن الاثنين مرتبطان ارتباطًا مباشرًا ببعضهما البعض. في المثال أعلاه ، يرتبط فعل تشغيل مفتاح الضوء ارتباطًا مباشرًا بتشغيل المصباح.

تعني العلاقة السببية غير المباشرة أن هناك سببًا ونتيجة ، لكن الاثنين ليسا مرتبطين مباشرة ببعضهما البعض. في هذا النوع من العلاقات ، عادة ما تكون هناك خطوة واحدة أو أكثر بين السبب والنتيجة.

على سبيل المثال ، إذا كنت ستقول إن الدراسة لامتحان تجعلك تحصل على درجة جيدة ، فستكون هذه علاقة سببية غير مباشرة. السبب في أن هذا غير مباشر هو أن هناك عدة خطوات بين الدراسة والحصول على درجة جيدة ؛ أولاً ، عليك إجراء الاختبار ، ثم يتم تحديد الدرجة بناءً على مدى نجاحك.

لذلك ، لكي تكون هناك علاقة سببية غير مباشرة ، يجب أن يكون هناك ارتباط بين السبب والنتيجة. في المثال أعلاه ، يخضع الرابط للاختبار. بدون هذا الرابط ، لن يكون للدراسة أي تأثير على الدرجات التي تحصل عليها ؛ ستكون مجرد مصادفة إذا حصلت على درجة جيدة بعد الدراسة.

الارتباط والسببية

من المهم ملاحظة أن العلاقات السببية تختلف عن العلاقات المتبادلة. الارتباط هو عندما يرتبط شيئين ، ولكن ليس بالضرورة لأن أحدهما تسبب في الآخر. على سبيل المثال ، قد يكون هناك ارتباط بين مبيعات الآيس كريم ووفيات حمامات السباحة. هذا لا يعني بالضرورة أن الآيس كريم يتسبب في إغراق الناس. يمكن أن يكون مجرد صدفة.

من ناحية أخرى ، تتضمن العلاقات السببية سببًا ونتيجة. في المثال أعلاه ، يكون فعل تشغيل مفتاح الضوء هو السبب ، ويكون تأثير تشغيل المصباح هو التأثير.

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من الارتباط: موجب ، وسلبي ، وصفر. الارتباط الإيجابي يعني أنه كلما زاد متغير واحد ، يزداد الآخر. يعني الارتباط السلبي أنه كلما زاد أحد المتغيرات ، انخفض الآخر. يعني الارتباط الصفري أنه لا توجد علاقة بين المتغيرين.

لماذا لا يعني الارتباط السببية؟

هناك بعض الأسباب التي تجعل الارتباط لا يعني بالضرورة السببية. أولاً ، من الممكن أن يكون هناك متغير ثالث يسبب كلا المتغيرين في العلاقة. على سبيل المثال ، إذا كان هناك ارتباط بين مبيعات الآيس كريم ووفيات حمامات السباحة ، فقد يكون ذلك بسبب الطقس الحار. في هذه الحالة ، سيكون الطقس هو المتغير الثالث الذي يتسبب في كل من مبيعات الآيس كريم والوفيات في حمامات السباحة.

ثانيًا ، من الممكن أيضًا أن تكون العلاقة معكوسة ؛ بمعنى آخر ، قد يكون التأثير هو السبب. قد يبدو هذا غير منطقي ، ولكن من المهم أن نتذكر أن الارتباط يعتمد على بيانات المراقبة ، مما يعني أنه لا يمكننا بالضرورة تحديد الاتجاه الذي يسير فيه السبب والنتيجة.

على سبيل المثال ، لنفترض أن هناك علاقة بين الدراسة للاختبار والحصول على درجة جيدة. من الممكن أن تكون العلاقة معكوسة بالفعل ؛ بمعنى آخر ، قد يكون الأشخاص الذين يميلون إلى الحصول على درجات جيدة هم أكثر عرضة للدراسة من أجل الاختبار. في هذه الحالة ، يكون التأثير (الحصول على درجة جيدة) هو سبب السبب (الدراسة لامتحان).

ثالثًا ، من الممكن أيضًا أن يكون المتغيرين مرتبطين ، ولكن ليس بسبب أي علاقة سببية. على سبيل المثال ، لنفترض أن هناك علاقة بين عدد الكتب التي يقرأها الأشخاص وعدد السيارات التي يمتلكونها. من المحتمل أن العلاقة بين هذين المتغيرين هي ببساطة لأن كلاهما يتأثر بمتغير ثالث ، مثل الدخل. في هذه الحالة ، لا توجد علاقة سببية بين عدد الكتب التي يقرأها الناس وعدد السيارات التي يمتلكونها ؛ المتغيرين مرتبطان فقط لأن كلاهما يتأثر بالدخل.

لذا ، من المهم أن نتذكر أن الارتباط لا يعني بالضرورة السببية. فقط لأن شيئين مرتبطين لا يعني بالضرورة أن أحدهما تسبب في الآخر. هناك مجموعة متنوعة من الأسباب وراء ارتباط شيئين ، ومن المهم مراعاة كل هذه الاحتمالات قبل استخلاص أي استنتاجات.

علاقة سببية إيديوجرافيك

يستلزم التفسير السببي الشخصي تقديم حساب شامل لظاهرتك بناءً على التصورات الشخصية للمشاركين.

العلاقة السببية الذاتية هي علاقة بين متغيرين يُعرف فيهما السبب أو يمكن استنتاجه من البيانات. على سبيل المثال ، تخيل أنك تدرس العلاقة بين الدراسة والدرجات. في هذه الحالة يكون السبب (الدراسة) معروفًا ويمكن استنتاج التأثير (الدرجات) من البيانات.

السمة المميزة للبحث الشخصي هي أنه يركز على إيجاد أنماط وموضوعات في الروابط السببية التي أنشأها المشاركون في الدراسة.

العلاقة السببية الاسمية

النهج البدائي هو الذي يهدف إلى التعميم. لكي تكون قابلة للتعميم ، يجب قياس الظواهر بدقة وتقليلها إلى مصطلحات مفهومة عالميًا مثل الرياضيات والإحصاء.

العلاقة السببية الاسمية هي علاقة بين متغيرين يكون التأثير فيهما معروفًا أو يمكن استنتاجه من البيانات ، لكن السبب غير معروف. على سبيل المثال ، تخيل أنك تدرس العلاقة بين الدخل والسعادة. في هذه الحالة ، التأثير (السعادة) معروف ، لكن السبب (الدخل) غير معروف.

علاقة زائفة

العلاقة الزائفة هي علاقة بين متغيرين ليسا في الواقع سببيين. إنها علاقة بين متغيرين يبدو أنهما سببيان ولكن يمكن تفسيرهما بواسطة متغير ثالث. هذا يمكن أن يحدث لعدد من الأسباب.

أولاً ، من الممكن أن تكون العلاقة ببساطة بسبب الصدفة. على سبيل المثال ، لنفترض أنك قلبت عملة معدنية 100 مرة وحصلت على الوجه 50 مرة. في هذه الحالة ، هناك فرصة بنسبة 50٪ للحصول على الوجه ، لذا فإن العلاقة بين قلب العملة والحصول على الوجه ليست سببية في الواقع.

ثانيًا ، من الممكن أيضًا أن تكون العلاقة بسبب بعض العوامل الأخرى التي لم يتم أخذها في الاعتبار. على سبيل المثال ، لنفترض أن هناك علاقة بين مبيعات الآيس كريم ووفيات حمامات السباحة. يمكن أن يكون الطقس حارا. في هذه الحالة ، سيكون الطقس هو المتغير الثالث الذي يفسر العلاقة بين مبيعات الآيس كريم ووفيات حمامات السباحة.

من المهم أن تتذكر أن مجرد ارتباط شيئين لا يعني بالضرورة أن أحدهما تسبب في الآخر. هناك مجموعة متنوعة من الأسباب وراء ارتباط شيئين ، ومن المهم مراعاة كل هذه الاحتمالات قبل استخلاص أي استنتاجات.

البحوث السببية

البحث السببي ، المعروف أيضًا باسم البحث التوضيحي ، هو التحقيق في العلاقات السببية. يبحث البحث السببي في تأثير متغير على آخر.

الغرض من البحث السببي هو تحديد علاقة السبب والنتيجة. يمكن إجراء البحث السببي من أجل اختبار فرضية أو استكشاف سؤال.

يستخدم البحث السببي من أجل تحديد سبب الظاهرة. غالبًا ما تستخدم الأبحاث السببية في العلوم الاجتماعية والسلوكية ، وكذلك في الطب. يمكن إجراء البحوث السببية من خلال التجارب أو الدراسات الاستقصائية أو الدراسات القائمة على الملاحظة.

غالبًا ما يستخدم البحث السببي لاختبار الفرضية. الفرضية هي تفسير مقترح لظاهرة ما. يتم اختبار الفرضية من خلال التجريب. يمكن أيضًا استخدام البحث السببي لاستكشاف سؤال.

يتم إجراء البحث السببي من أجل تحديد علاقة السبب والنتيجة. غالبًا ما تستخدم الأبحاث السببية في العلوم الاجتماعية والسلوكية ، وكذلك في الطب. يمكن إجراء البحوث السببية من خلال التجارب أو الدراسات الاستقصائية أو الدراسات القائمة على الملاحظة.

سؤال البحث

كيف يؤثر الدخل على السعادة؟

هذا مثال على سؤال بحثي سببي. قد يرغب الباحث في التحقيق في هذا السؤال لتحديد ما إذا كانت هناك علاقة سببية بين الدخل والسعادة.

قد يستخدم الباحث مجموعة متنوعة من الأساليب للتحقيق في هذا السؤال ، مثل المسوحات أو التجارب أو الدراسات القائمة على الملاحظة.

يمكن استخدام استطلاع لسؤال الناس عن دخلهم ومستوى سعادتهم. يمكن إجراء تجربة يحصل فيها بعض الأشخاص على دخل أعلى بينما يحصل الآخرون على دخل أقل ، ومن ثم يمكن للباحث ملاحظة تأثير الدخل على السعادة. يمكن إجراء دراسة قائمة على الملاحظة حيث يلاحظ الباحث ببساطة الأشخاص ذوي الدخول المختلفة ويقيس مستوى سعادتهم.

يستخدم الباحث البيانات من هذه الأساليب لمحاولة الإجابة على سؤال البحث. سيبحث الباحث عن علاقة بين الدخل والسعادة ، وفي حالة وجود مثل هذه العلاقة ، سيحاول الباحث تحديد ما إذا كانت علاقة سببية.

إذا وجد الباحث أن هناك علاقة سببية بين الدخل والسعادة ، فيمكن استخدام هذه المعلومات لمساعدة الناس على تحسين حياتهم. على سبيل المثال ، إذا وجد الباحث أن زيادة الدخل تؤدي بالفعل إلى زيادة السعادة ، فيمكن لواضعي السياسات استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات حول كيفية توزيع الدخل.

كيفية ضمنا السببية

هناك عدة طرق للإشارة إلى السببية في كتاباتك-

1. استخدام العبارات الزمنية

استخدم عبارات تستند إلى الوقت مثل "بعد" و "في أقرب وقت" و "مرة واحدة". على سبيل المثال ، "بعد تناول وجبة الإفطار ، أشعر بمزيد من النشاط."

2. استخدام الاقتران

اربط بين فكرتين مع أداة ربط مثل "بسبب" أو "منذ" أو "هكذا". على سبيل المثال ، "سوف أنام مبكرًا الليلة لأن لدي اجتماع مبكر غدًا."

3. استخدام الأفعال السببية

استخدم الأفعال السببية مثل "يؤثر" أو "سبب" أو "تأثير". على سبيل المثال ، "يتسبب البرنامج الجديد في حدوث مشكلات للشركة".

4. اقتراح سبب

اقترح سببًا بـ "بسبب" أو "بسبب" أو "نتيجة لـ". على سبيل المثال ، "تم إلغاء اللعبة بسبب الأمطار الغزيرة".

5. إدخال المشروطية

أدخل المشروطية مع "إذا" أو "ما لم". على سبيل المثال ، "إذا لم تدرس للاختبار ، فمن المحتمل أن تفشل."

استنتاج!

ليس من السهل دائمًا تحديد العلاقات السببية ، وهناك مجموعة متنوعة من العوامل التي يجب أخذها في الاعتبار لتحديد ما إذا كانت العلاقة سببية. ومع ذلك ، فإن البحث السببي هو أداة مهمة لفهم العالم واتخاذ القرارات التي يمكن أن تحسن حياة الناس.

ماذا تعتقد؟ هل تعتقد أن البحث السببي مهم؟ ما هي بعض الأمثلة الأخرى لأسئلة البحث السببي؟ اسمحوا لنا أن نعرف في التعليقات!