Kausale Beziehung – Definition, Bedeutung, Korrelation und Kausalität

Eine kausale Beziehung ist eine Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen, bei der eine Variable bewirkt, dass sich die andere(n) ändert oder variiert. Ein ursächlicher Zusammenhang liegt vor, wenn eine Variable in einem Datensatz eine unmittelbare Auswirkung auf eine andere hat. Infolgedessen ist das Eintreten eines Ereignisses die Ursache eines anderen. Ursache und Wirkung sind zwei andere Namen für kausale Beziehungen.

Kausale Zusammenhänge können linear oder zirkulär sein. Lineare Kausalzusammenhänge beinhalten eine Ursache und eine Wirkung, die nacheinander auftreten. Zirkuläre Kausalzusammenhänge beinhalten eine Ursache und eine Wirkung, die gleichzeitig auftreten.

Was ist eine kausale Beziehung?

Definition: Eine kausale Beziehung ist definiert als eine Art von Beziehung, in der eine Sache dafür verantwortlich ist, dass eine andere Sache auftritt. Kausale Zusammenhänge können in vielen verschiedenen Situationen beobachtet werden. Beispielsweise besteht ein kausaler Zusammenhang zwischen dem Einschalten eines Lichtschalters und dem Einschalten der Glühbirne. In diesem Fall ist das Einschalten des Lichtschalters die Ursache und das Einschalten der Glühbirne die Wirkung.

Kausalität (auch bekannt als Kausalität) ist die Folge davon, dass eine Sache die Entstehung einer anderen beeinflusst, wobei die erste einen Teil der Produktion der zweiten verursacht. Im Allgemeinen hat ein Prozess viele Ursachen, die auch als kausale Faktoren für ihn bezeichnet werden, und sie liegen alle in seiner Geschichte. Ein Effekt kann zu zahlreichen anderen Effekten führen, die in der Zukunft auftreten werden.

Ursache verstehen

Kausalität bedeutet, dass ein Ereignis ein anderes Ereignis bewirkt. Eine Ursache ist etwas, das eine Wirkung hervorruft. Eine Wirkung ist das, was aufgrund der Ursache geschieht. Kausalität ist ein einziges Wort, das sowohl die Idee von Ursache als auch von Wirkung ausdrückt.

Kausale Beziehungen können durch kontrollierte Experimente oder durch Beobachtung einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen hergestellt werden. Confounding-Variablen sind andere Variablen, die die abhängige Variable beeinflussen und die Feststellung einer Kausalität erschweren können. Eine Störvariable ist eine dritte Variable, die mit den beiden untersuchten Variablen in Beziehung steht und die Beziehung zwischen ihnen beeinflusst. Wenn zwei Variablen positiv korreliert sind, bedeutet dies, dass sie sich tendenziell in die gleiche Richtung bewegen. Wenn beispielsweise Variable A steigt, wird Variable B wahrscheinlich ebenfalls steigen.

Kausalität wird oft mit Korrelation verglichen. Kausalität liegt vor, wenn eine Variable eine andere beeinflusst, während Korrelation vorliegt, wenn sich zwei Variablen gemeinsam ändern. Kausalität bedeutet, dass zwischen zwei Dingen eine Ursache-Wirkungs-Beziehung besteht, während Korrelation nur bedeutet, dass zwischen ihnen eine Beziehung besteht.

Es kann schwierig sein, eine Kausalität herzustellen, da es so viele andere Variablen gibt, die die abhängige Variable beeinflussen könnten. Um die Kausalität festzustellen, verwenden Wissenschaftler kontrollierte Experimente. In einem kontrollierten Experiment wird die unabhängige Variable geändert, während alle anderen Variablen gleich bleiben. Auf diese Weise können Wissenschaftler sehen, wie sich die abhängige Variable als Reaktion auf die Änderung der unabhängigen Variablen ändert.

Direkte und indirekte kausale Beziehungen

Ein direkter kausaler Zusammenhang bedeutet, dass es eine Ursache und eine Wirkung gibt und die beiden in direktem Zusammenhang stehen. Im obigen Beispiel steht das Einschalten des Lichtschalters in direktem Zusammenhang mit dem Einschalten der Glühbirne.

Eine indirekte kausale Beziehung bedeutet, dass es eine Ursache und eine Wirkung gibt, aber die beiden nicht direkt miteinander zusammenhängen. In dieser Art von Beziehung gibt es normalerweise einen oder mehrere Zwischenschritte zwischen Ursache und Wirkung.

Wenn Sie beispielsweise sagen würden, dass das Lernen für eine Prüfung dazu führt, dass Sie eine gute Note bekommen, wäre dies ein indirekter kausaler Zusammenhang. Der Grund dafür ist indirekt, dass zwischen dem Studium und einer guten Note mehrere Schritte liegen; Zuerst musst du den Test machen, und dann wird die Note anhand deiner Leistung bestimmt.

Damit also ein indirekter Kausalzusammenhang besteht, muss es einen Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung geben. Im obigen Beispiel macht der Link den Test. Ohne diese Verknüpfung hätte das Studium keinen Einfluss auf die erzielten Noten; es wäre reiner Zufall, wenn du nach dem Studium eine gute Note bekommst.

Korrelation und Kausalität

Es ist wichtig zu beachten, dass sich kausale Beziehungen von Korrelationen unterscheiden. Eine Korrelation liegt vor, wenn zwei Dinge zusammenhängen, aber nicht unbedingt, weil das eine das andere verursacht hat. Beispielsweise könnte es einen Zusammenhang zwischen Eisverkäufen und Todesfällen im Schwimmbad geben. Das bedeutet nicht unbedingt, dass Eiscreme Menschen zum Ertrinken bringt; es kann nur ein zufall sein.

Andererseits beinhalten kausale Beziehungen eine Ursache und eine Wirkung. Im obigen Beispiel ist das Einschalten des Lichtschalters die Ursache und das Einschalten der Glühbirne die Wirkung.

Es gibt drei Haupttypen von Korrelationen: positiv, negativ und null. Eine positive Korrelation bedeutet, dass mit zunehmender einer Variablen auch die andere zunimmt. Eine negative Korrelation bedeutet, dass die andere abnimmt, wenn eine Variable zunimmt. Eine Nullkorrelation bedeutet, dass zwischen den beiden Variablen keine Beziehung besteht.

Warum bedeutet Korrelation nicht Kausalität?

Es gibt einige Gründe, warum Korrelation nicht unbedingt Kausalität bedeutet. Erstens ist es möglich, dass es eine dritte Variable gibt, die beide Variablen in der Beziehung verursacht. Wenn es beispielsweise einen Zusammenhang zwischen Eisverkäufen und Todesfällen im Schwimmbad gibt, könnte dies daran liegen, dass das Wetter heiß ist. In diesem Fall wäre das Wetter die dritte Variable, die sowohl den Eisverkauf als auch die Todesfälle im Schwimmbad verursacht.

Zweitens ist es auch möglich, dass sich die Beziehung umkehrt; mit anderen Worten, die Wirkung könnte die Ursache verursachen. Dies mag kontraintuitiv erscheinen, aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Korrelation auf Beobachtungsdaten basiert, was bedeutet, dass wir nicht unbedingt mit Sicherheit sagen können, in welche Richtung Ursache und Wirkung gehen.

Nehmen wir zum Beispiel an, dass es einen Zusammenhang zwischen dem Lernen für einen Test und dem Erreichen einer guten Note gibt. Es ist möglich, dass die Beziehung tatsächlich umgekehrt ist; Mit anderen Worten, es könnte sein, dass Menschen, die tendenziell gute Noten bekommen, eher für eine Prüfung lernen. In diesem Fall verursacht die Wirkung (eine gute Note bekommen) die Ursache (Lernen für eine Prüfung).

Drittens ist es auch möglich, dass die beiden Variablen verwandt sind, aber nicht aufgrund einer kausalen Beziehung. Nehmen wir zum Beispiel an, dass es einen Zusammenhang zwischen der Anzahl der Bücher, die Menschen lesen, und der Anzahl der Autos, die sie besitzen, gibt. Es ist möglich, dass die Beziehung zwischen diesen beiden Variablen einfach darauf zurückzuführen ist, dass beide von einer dritten Variablen wie dem Einkommen beeinflusst werden. In diesem Fall besteht kein kausaler Zusammenhang zwischen der Anzahl der Bücher, die Menschen lesen, und der Anzahl ihrer Autos; Die beiden Variablen hängen nur zusammen, weil sie beide vom Einkommen beeinflusst werden.

Es ist also wichtig, sich daran zu erinnern, dass Korrelation nicht unbedingt Kausalität bedeutet. Nur weil zwei Dinge zusammenhängen, heißt das noch lange nicht, dass das eine das andere verursacht hat. Es gibt eine Vielzahl von Gründen, warum zwei Dinge zusammenhängen könnten, und es ist wichtig, alle diese Möglichkeiten in Betracht zu ziehen, bevor Sie irgendwelche Schlussfolgerungen ziehen.

Idiografischer Kausalzusammenhang

Eine idiografische Kausalerklärung beinhaltet eine gründliche Darstellung Ihres Phänomens auf der Grundlage der subjektiven Wahrnehmung Ihrer Teilnehmer.

Eine idiografische Kausalbeziehung ist eine Beziehung zwischen zwei Variablen, bei der die Ursache bekannt ist oder aus den Daten abgeleitet werden kann. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie studieren die Beziehung zwischen Studium und Noten. In diesem Fall ist die Ursache (Studium) bekannt und die Wirkung (Noten) kann aus den Daten abgeleitet werden.

Das Besondere an der idiografischen Forschung ist, dass sie sich darauf konzentriert, Muster und Themen in den kausalen Zusammenhängen zu finden, die von Ihren Studienteilnehmern hergestellt wurden.

Nomothetische kausale Beziehung

Der nomothetische Ansatz zielt auf Verallgemeinerung ab. Um verallgemeinerbar zu sein, müssen Phänomene genau gemessen und auf allgemein verständliche Begriffe wie Mathematik und Statistik reduziert werden.

Eine nomothetische Kausalbeziehung ist eine Beziehung zwischen zwei Variablen, bei der die Wirkung bekannt ist oder aus den Daten abgeleitet werden kann, die Ursache jedoch nicht bekannt ist. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie studieren die Beziehung zwischen Einkommen und Glück. In diesem Fall ist die Wirkung (Glück) bekannt, die Ursache (Einkommen) jedoch nicht.

Falsche Beziehung

Eine Scheinbeziehung ist eine Beziehung zwischen zwei Variablen, die nicht wirklich kausal ist. Es ist eine Beziehung zwischen zwei Variablen, die kausal zu sein scheint, aber durch eine dritte Variable erklärt werden könnte. Dies kann aus verschiedenen Gründen geschehen.

Erstens ist es möglich, dass die Beziehung einfach auf Zufall zurückzuführen ist. Nehmen wir zum Beispiel an, dass Sie 100 Mal eine Münze werfen und 50 Mal Kopf bekommen. In diesem Fall besteht eine Wahrscheinlichkeit von 50 %, Kopf zu bekommen, sodass die Beziehung zwischen dem Werfen der Münze und dem Erhalten von Kopf nicht wirklich kausal ist.

Zweitens ist es auch möglich, dass die Beziehung auf einen anderen Faktor zurückzuführen ist, der nicht berücksichtigt wurde. Nehmen wir zum Beispiel an, dass es einen Zusammenhang zwischen Eisverkäufen und Todesfällen im Schwimmbad gibt. Es könnte sein, dass das Wetter heiß ist. In diesem Fall wäre das Wetter die dritte Variable, die den Zusammenhang zwischen Eisverkäufen und Todesfällen im Schwimmbad erklärt.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass nur weil zwei Dinge zusammenhängen, nicht unbedingt bedeutet, dass das eine das andere verursacht hat. Es gibt eine Vielzahl von Gründen, warum zwei Dinge zusammenhängen könnten, und es ist wichtig, alle diese Möglichkeiten in Betracht zu ziehen, bevor Sie irgendwelche Schlussfolgerungen ziehen.

Ursachenforschung

Ursachenforschung, auch Erklärungsforschung genannt, ist die Untersuchung kausaler Zusammenhänge. Die Ursachenforschung untersucht die Wirkung einer Variablen auf eine andere.

Das Ziel der Ursachenforschung ist es, einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zu identifizieren. Ursachenforschung kann durchgeführt werden, um eine Hypothese zu testen oder einer Frage nachzugehen.

Ursachenforschung wird eingesetzt, um die Ursache eines Phänomens zu ermitteln. Ursachenforschung wird häufig in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften sowie in der Medizin eingesetzt. Ursachenforschung kann durch Experimente, Umfragen oder Beobachtungsstudien durchgeführt werden.

Ursachenforschung wird oft eingesetzt, um eine Hypothese zu prüfen. Eine Hypothese ist eine vorgeschlagene Erklärung für ein Phänomen. Eine Hypothese wird durch Experimente getestet. Die Ursachenforschung kann auch zur Erforschung einer Fragestellung eingesetzt werden.

Ursachenforschung wird betrieben, um einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zu identifizieren. Ursachenforschung wird häufig in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften sowie in der Medizin eingesetzt. Ursachenforschung kann durch Experimente, Umfragen oder Beobachtungsstudien durchgeführt werden.

Fragestellung

Wie wirkt sich das Einkommen auf das Glück aus?

Dies ist ein Beispiel für eine kausale Forschungsfrage. Ein Forscher würde dieser Frage nachgehen wollen, um festzustellen, ob es einen kausalen Zusammenhang zwischen Einkommen und Glück gibt.

Der Forscher kann eine Vielzahl von Methoden verwenden, um diese Frage zu untersuchen, wie z. B. Umfragen, Experimente oder Beobachtungsstudien.

Eine Umfrage könnte verwendet werden, um die Menschen nach ihrem Einkommen und ihrem Glücksniveau zu fragen. Es könnte ein Experiment durchgeführt werden, bei dem einigen Menschen ein höheres Einkommen und anderen ein niedrigeres Einkommen gegeben wird, und dann könnte der Forscher die Wirkung des Einkommens auf das Glück beobachten. Es könnte eine Beobachtungsstudie durchgeführt werden, bei der der Forscher einfach Menschen mit unterschiedlichen Einkommen beobachtet und ihr Glücksniveau misst.

Der Forscher würde die Daten aus diesen Methoden verwenden, um zu versuchen, die Forschungsfrage zu beantworten. Der Forscher würde nach einer Beziehung zwischen Einkommen und Glück suchen, und wenn eine solche Beziehung besteht, würde der Forscher versuchen festzustellen, ob sie kausal ist.

Wenn der Forscher feststellt, dass es einen kausalen Zusammenhang zwischen Einkommen und Glück gibt, könnten diese Informationen verwendet werden, um Menschen dabei zu helfen, ihr Leben zu verbessern. Wenn der Forscher zum Beispiel herausfand, dass ein steigendes Einkommen tatsächlich zu mehr Glück führt, könnten politische Entscheidungsträger diese Informationen nutzen, um Entscheidungen über die Einkommensverteilung zu treffen.

Wie man Kausalität impliziert

Es gibt ein paar Möglichkeiten, Kausalität in Ihrem Schreiben zu implizieren-

1. Verwendung von zeitbasierten Phrasen

Verwenden Sie zeitbasierte Ausdrücke wie „nach“, „sobald“ und „einmal“. Zum Beispiel: „Nach dem Frühstück fühle ich mich energiegeladener.“

2. Verwendung von Konjunktionen

Verbinde zwei Ideen mit einer Konjunktion wie „weil“, „seit“ oder „so“. Zum Beispiel: „Ich gehe heute früh ins Bett, weil ich morgen ein frühes Meeting habe.“

3. Verwendung kausaler Verben

Verwenden Sie kausale Verben wie „beeinflussen“, „Ursache“ oder „Einfluss“. Zum Beispiel: „Die neue Software bereitet dem Unternehmen Probleme.“

4. Eine Ursache vorschlagen

Schlagen Sie eine Ursache mit „aufgrund“, „wegen“ oder „infolge von“ vor. Zum Beispiel: „Aufgrund des starken Regens wurde das Spiel abgesagt.“

5. Einführung der Konditionalität

Führen Sie die Konditionalität mit „wenn“ oder „wenn“ ein. Zum Beispiel: „Wenn du nicht für den Test lernst, wirst du wahrscheinlich durchfallen.“

Fazit!

Kausale Beziehungen sind nicht immer leicht zu identifizieren, und es gibt eine Vielzahl von Faktoren, die berücksichtigt werden müssen, um festzustellen, ob eine Beziehung kausal ist. Ursachenforschung ist jedoch ein wichtiges Werkzeug, um die Welt zu verstehen und Entscheidungen zu treffen, die das Leben der Menschen verbessern können.

Was denkst du? Glauben Sie, dass Ursachenforschung wichtig ist? Was sind einige andere Beispiele für kausale Forschungsfragen? Lass es uns in den Kommentaren wissen!