因果関係–定義、意味、相関関係および因果関係

因果関係とは、2つ以上の変数間の関係であり、1つの変数によって他の変数が変化または変化します。 データセット内の1つの変数が別の変数に直接影響を与える場合、原因となるリンクが存在します。 その結果、あるイベントの発生が別のイベントの原因になります。 原因と結果は、因果関係の2つの他の名前です。

因果関係は線形または循環することができます。 線形の因果関係には、順番に発生する原因と結果が含まれます。 循環的な因果関係には、同時に発生する原因と結果が含まれます。

因果関係とは何ですか？

定義：因果関係は、ある事柄が別の事柄の発生を引き起こす原因となるタイプの関係として定義されます。 因果関係は、さまざまな状況で観察できます。 たとえば、照明スイッチをオンにすることと電球をオンにすることの間には因果関係があります。 この場合、照明スイッチをオンにする行為が原因であり、電球がオンになることが効果です。

因果関係（因果関係とも呼ばれます）は、あるものが別の作成に影響を与える結果であり、最初のものが2番目の生成の一部を引き起こします。 一般に、プロセスには多くの原因があり、それらはその原因要因とも呼ばれ、それらはすべてその履歴に存在します。 効果は、将来発生する他の多くの効果につながる可能性があります。

因果関係を理解する

因果関係とは、あるイベントが別のイベントを発生させることを意味します。 原因とは、効果をもたらすものです。 効果とは、原因が原因で起こることです。 因果関係は、原因と結果の両方の概念を表す1つの単語です。

因果関係は、制御された実験を通じて、または2つの変数間の線形関係を観察することによって確立できます。 交絡変数は、従属変数に影響を与え、因果関係を確立することを困難にする可能性のある他の変数です。 交絡変数は、調査中の2つの変数に関連し、それらの間の関係に影響を与える3番目の変数です。 2つの変数が正の相関関係にある場合、それはそれらが同じ方向に移動する傾向があることを意味します。 たとえば、変数Aが増加すると、変数Bも増加する可能性があります。

因果関係はしばしば相関と比較されます。 因果関係は、ある変数が別の変数に影響を与える場合であり、相関関係は、2つの変数が一緒に変化する場合です。 因果関係とは、2つのものの間に因果関係があることを意味しますが、相関関係とは、それらの間に関係があることを意味するだけです。

従属変数に影響を与える可能性のある他の変数が非常に多いため、因果関係を確立するのは難しい場合があります。 因果関係を確立するために、科学者は制御された実験を使用します。 制御された実験では、他のすべての変数を同じに保ちながら、独立変数を変更します。 これにより、科学者は、独立変数の変化に応じて従属変数がどのように変化するかを確認できます。

直接的および間接的な因果関係

直接的な因果関係とは、原因と結果があり、両者が直接関係していることを意味します。 上記の例では、照明スイッチをオンにする動作は、電球がオンになることに直接関係しています。

間接的な因果関係とは、原因と結果がありますが、両者は直接関係がないことを意味します。 このタイプの関係では、通常、原因と結果の間に1つ以上の中間ステップがあります。

たとえば、テストのために勉強することで良い成績をとることができると言えば、これは間接的な因果関係になります。 これが間接的である理由は、勉強してから良い成績をとるまでにいくつかのステップがあるからです。 まず、テストを受ける必要があります。次に、成績はあなたがどれだけ上手く行ったかに基づいて決定されます。

したがって、間接的な因果関係が存在するためには、原因と結果の間にリンクがなければなりません。 上記の例では、リンクがテストを受けています。 このリンクがなければ、勉強はあなたが得る成績に影響を与えません。 勉強してたまたま良い成績をとったのは偶然です。

相関関係と因果関係

因果関係は相関関係とは異なることに注意することが重要です。 相関関係とは、2つのことが関連している場合ですが、必ずしも一方が他方を引き起こしたためではありません。 たとえば、アイスクリームの売り上げとプールの死亡数には相関関係があるかもしれません。 これは必ずしもアイスクリームが人々を溺死させることを意味するわけではありません。 それは偶然かもしれません。

一方、因果関係には原因と結果が含まれます。 上記の例では、照明スイッチをオンにする動作が原因であり、電球がオンになることが結果です。

相関には、正、負、ゼロの3つの主要なタイプがあります。 正の相関は、一方の変数が増加すると、もう一方の変数も増加することを意味します。 負の相関は、一方の変数が増加すると、もう一方の変数が減少することを意味します。 ゼロ相関は、2つの変数の間に関係がないことを意味します。

なぜ相関は因果関係を意味しないのですか？

相関関係が必ずしも因果関係を意味しない理由はいくつかあります。 まず、関係に両方の変数を引き起こしている3番目の変数がある可能性があります。 たとえば、アイスクリームの売り上げとプールの死亡数の間に相関関係がある場合、それは天気が暑いためである可能性があります。 この場合、天気はアイスクリームの売り上げとプールの死亡の両方を引き起こしている3番目の変数になります。

第二に、関係が逆転する可能性もあります。 言い換えれば、その影響が原因である可能性があります。 これは直感に反するように思えるかもしれませんが、相関関係は観測データに基づいていることを覚えておくことが重要です。つまり、原因と結果がどちらの方向に進むかを必ずしも確実に言うことはできません。

たとえば、テストのために勉強することと良い成績をとることとの間に相関関係があるとしましょう。 関係が実際に逆転している可能性があります。 言い換えれば、良い成績をとる傾向のある人は、テストのために勉強する可能性が高い可能性があります。 この場合、効果（良い成績をとる）が原因（テストの勉強）を引き起こしています。

第3に、2つの変数が関連している可能性もありますが、因果関係が原因ではありません。 たとえば、人々が読む本の数と彼らが所有する車の数との間に相関関係があるとしましょう。 これら2つの変数の関係は、単に両方が収入などの3番目の変数の影響を受けているためである可能性があります。 この場合、人々が読む本の数と彼らが所有する車の数との間に因果関係はありません。 2つの変数は、どちらも収入の影響を受けるため、関連しています。

したがって、相関関係は必ずしも因果関係を意味するわけではないことを覚えておくことが重要です。 2つのことが関連しているからといって、必ずしも一方が他方を引き起こしたことを意味するわけではありません。 2つのことが関連している可能性がある理由はさまざまです。結論を出す前に、これらすべての可能性を検討することが重要です。

イディオグラフィック因果関係

馬鹿げた因果関係の説明は、参加者の主観的な認識に基づいて、あなたの現象の完全な説明を提供することを伴います。

イディオグラフィック因果関係は、原因がわかっているか、データから推測できる2つの変数間の関係です。 たとえば、勉強と成績の関係を勉強していると想像してください。 この場合、原因（調査）がわかっており、データから影響（グレード）を推測することができます。

イディオグラフィック研究の際立った特徴は、研究参加者によって確立された因果関係のパターンとテーマを見つけることに焦点を合わせていることです。

ノモセティック因果関係

ノモセティックアプローチは、一般化することを目的としたアプローチです。 一般化するには、現象を正確に測定し、数学や統計などの一般的に理解されている用語に還元する必要があります。

ノモセティック因果関係は、効果がわかっているか、データから推測できる2つの変数間の関係ですが、原因は不明です。 たとえば、収入と幸福の関係を研究していると想像してください。 この場合、効果（幸福）はわかっていますが、原因（収入）はわかりません。

疑似関係

疑似関係は、実際には因果関係がない2つの変数間の関係です。 これは、因果関係があるように見えますが、3番目の変数によって説明される可能性がある2つの変数間の関係です。 これは、いくつかの理由で発生する可能性があります。

まず、関係が単に偶然によるものである可能性があります。 たとえば、コインを100回投げて、頭を50回獲得するとします。 この場合、頭を獲得する可能性は50％であるため、コインを投げることと頭を獲得することの関係は実際には因果関係がありません。

第二に、関係が考慮されていない他の要因によるものである可能性もあります。 たとえば、アイスクリームの売り上げとプールの死亡数には相関関係があるとします。 天気が暑いのかもしれません。 この場合、天気はアイスクリームの売り上げとプールの死亡数の関係を説明する3番目の変数になります。

2つのことが関連しているからといって、必ずしも一方が他方を引き起こしたとは限らないことを覚えておくことが重要です。 2つのことが関連している可能性がある理由はさまざまです。結論を出す前に、これらすべての可能性を検討することが重要です。

因果研究

説明的研究としても知られる因果的研究は、因果関係の調査です。 因果研究は、ある変数が別の変数に与える影響を調査します。

因果研究の目的は、因果関係を特定することです。 因果関係の調査は、仮説を検証したり、質問を調査したりするために行うことができます。

因果研究は、現象の原因を特定するために使用されます。 因果研究は、医学だけでなく、社会科学や行動科学でもよく使用されます。 因果研究は、実験、調査、または観察研究を通じて行うことができます。

因果研究は、仮説を検証するためによく使用されます。 仮説は、現象の提案された説明です。 仮説は実験を通じて検証されます。 因果研究は、質問を調査するためにも使用できます。

原因と結果の関係を特定するために、因果関係の調査が行われます。 因果研究は、医学だけでなく、社会科学や行動科学でもよく使用されます。 因果研究は、実験、調査、または観察研究を通じて行うことができます。

研究の質問

収入は幸福にどのように影響しますか？

これは因果研究の質問の例です。 研究者は、収入と幸福の間に因果関係があるかどうかを判断するために、この質問を調査したいと思うでしょう。

研究者は、調査、実験、観察研究など、さまざまな方法を使用してこの質問を調査する場合があります。

調査は、人々に彼らの収入と彼らの幸福のレベルについて尋ねるために使用することができます。 ある人には高い収入が与えられ、他の人には低い収入が与えられるという実験を行うことができ、その後、研究者は収入が幸福に与える影響を観察することができました。 研究者が単に収入の異なる人々を観察し、彼らの幸福のレベルを測定する観察研究を行うことができます。

研究者は、これらの方法からのデータを使用して、研究の質問に答えようとします。 研究者は収入と幸福の関係を探し、そのような関係が存在する場合、研究者はそれが因果関係であるかどうかを判断しようとします。

研究者が収入と幸福の間に因果関係があることを発見した場合、この情報は人々が彼らの生活を改善するのを助けるために使用される可能性があります。 たとえば、研究者が収入の増加が実際に幸福の増加につながることを発見した場合、政策立案者はこの情報を使用して収入の分配方法を決定することができます。

因果関係を暗示する方法

あなたの文章に因果関係を暗示するいくつかの方法があります-

1.時間ベースのフレーズの使用

「後」、「すぐに」、「1回」などの時間ベースのフレーズを使用します。 たとえば、「朝食を食べた後は、もっと元気になります。」

2.接続詞の使用

「because」、「since」、「so」などの接続詞で2つのアイデアを結び付けます。 たとえば、「明日は早い会議があるので、今夜早く寝ます。」

3.因果動詞の使用

「影響」、「原因」、「影響」などの因果動詞を使用します。 たとえば、「新しいソフトウェアが会社に問題を引き起こしています。」

4.原因の提案

「原因」、「原因」、または「結果」で原因を提案します。 たとえば、「大雨のため、ゲームはキャンセルされました。」

5.コンディショナリティの導入

「if」または「unless」で条件を導入します。 たとえば、「テストのために勉強しないと、おそらく失敗するでしょう。」

結論！

因果関係を特定するのは必ずしも容易ではなく、関係が因果関係であるかどうかを判断するために考慮しなければならないさまざまな要因があります。 しかし、因果研究は、世界を理解し、人々の生活を向上させることができる決定を下すための重要なツールです。

どう思いますか？ 因果研究は重要だと思いますか？ 因果研究の質問の他の例は何ですか？ コメントで教えてください！