인과 관계 - 정의, 의미, 상관 관계 및 인과 관계

인과 관계는 한 변수가 다른 변수를 변경하거나 변화시키는 둘 이상의 변수 간의 관계입니다. 데이터 세트의 한 변수가 다른 변수에 즉각적인 영향을 미칠 때 인과 관계가 존재합니다. 결과적으로 한 사건의 발생이 다른 사건의 원인이 됩니다. 원인과 결과는 인과 관계의 두 가지 다른 이름입니다.

인과 관계는 선형 또는 원형일 수 있습니다. 선형 인과 관계는 순서대로 발생하는 원인과 결과를 포함합니다. 순환 인과 관계는 동시에 발생하는 원인과 결과를 포함합니다.

인과관계란 무엇입니까?

정의: 인과 관계는 한 사물이 다른 사물의 발생을 일으키는 원인이 되는 관계 유형으로 정의됩니다. 인과관계는 다양한 상황에서 관찰될 수 있습니다. 예를 들어, 전등 스위치를 켜는 것과 전구를 켜는 것 사이에는 인과 관계가 존재합니다. 이 경우 전등 스위치를 켜는 행위가 원인이고 전구를 켜는 행위가 결과입니다.

인과관계(인과관계라고도 함)는 다른 것의 생성에 영향을 미치는 한 가지의 결과로, 첫 번째는 두 번째 생성의 일부를 유발합니다. 일반적으로 프로세스에는 인과적 요인이라고도 하는 많은 원인이 있으며 모두 해당 프로세스의 역사에 있습니다. 효과는 미래에 발생할 수많은 다른 효과로 이어질 수 있습니다.

인과관계 이해

인과관계란 하나의 사건이 다른 사건을 발생시킨다는 것을 의미합니다. 원인은 결과를 발생시키는 것입니다. 결과는 원인 때문에 일어나는 것입니다. 인과(因果)는 인과(因果)와 결과(因果)를 동시에 나타내는 단어이다.

인과 관계는 통제된 실험을 통해 설정하거나 두 변수 간의 선형 관계를 관찰하여 설정할 수 있습니다. 교란변수는 종속변수에 영향을 미치고 인과관계를 확립하기 어렵게 만드는 다른 변수입니다. 교란 변수는 연구 중인 두 변수와 관련되어 있고 이들 간의 관계에 영향을 미치는 세 번째 변수입니다. 두 변수가 양의 상관 관계가 있다는 것은 같은 방향으로 움직이는 경향이 있음을 의미합니다. 예를 들어, 변수 A가 증가하면 변수 B도 증가할 가능성이 있습니다.

인과 관계는 종종 상관 관계와 비교됩니다. 인과관계는 한 변수가 다른 변수에 영향을 미치는 경우이고 상관관계는 두 변수가 함께 변하는 경우입니다. 인과관계는 두 사물 사이에 인과관계가 있음을 의미하고 상관관계는 단지 둘 사이에 관계가 있음을 의미합니다.

종속변수에 영향을 줄 수 있는 다른 변수가 너무 많기 때문에 인과관계를 확립하기 어려울 수 있습니다. 인과관계를 확립하기 위해 과학자들은 통제된 실험을 사용합니다. 통제된 실험에서 독립 변수는 변경되고 다른 모든 변수는 동일하게 유지됩니다. 이를 통해 과학자들은 독립 변수의 변화에 ​​따라 종속 변수가 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다.

직접 및 간접 인과 관계

직접적인 인과관계란 원인과 결과가 있고, 그 둘은 서로 직접적으로 관련되어 있음을 의미합니다. 위의 예에서 전등 스위치를 켜는 행위는 전구를 켜는 것과 직접적인 관련이 있습니다.

간접 인과 관계란 원인과 결과가 있지만 둘은 직접적으로 관련되어 있지 않음을 의미합니다. 이러한 유형의 관계에는 일반적으로 원인과 결과 사이에 하나 이상의 중간 단계가 있습니다.

예를 들어, 시험 공부를 해서 좋은 성적을 얻는다고 한다면, 이것은 간접적인 인과관계가 될 것입니다. 이것이 간접적인 이유는 공부와 좋은 성적 사이에 여러 단계가 있기 때문입니다. 먼저 시험을 치러야 하고, 그 다음에 얼마나 잘했느냐에 따라 등급이 결정됩니다.

따라서 간접적인 인과관계가 있기 위해서는 원인과 결과 사이에 연결고리가 있어야 합니다. 위의 예에서 링크는 테스트 중입니다. 이 링크가 없으면 공부하는 것이 귀하의 성적에 영향을 미치지 않을 것입니다. 공부 후에 좋은 성적을 받았다면 그것은 단지 우연의 일치일 것입니다.

상관관계와 인과관계

인과 관계는 상관 관계와 다르다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 상관 관계는 두 가지가 관련되어 있지만 반드시 하나가 다른 하나를 일으켰기 때문에 발생하는 것은 아닙니다. 예를 들어 아이스크림 판매와 수영장 사망자 사이에는 상관 관계가 있을 수 있습니다. 이것이 반드시 아이스크림이 사람들을 익사시킨다는 것을 의미하지는 않습니다. 그것은 단지 우연의 일치일 수 있습니다.

반면에 인과 관계에는 원인과 결과가 포함됩니다. 위의 예에서 전등 스위치를 켜는 행위가 원인이고 전구가 켜진 것이 결과입니다.

상관 관계에는 양수, 음수 및 0의 세 가지 주요 유형이 있습니다. 양의 상관관계는 한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가함을 의미합니다. 음의 상관관계는 한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소함을 의미합니다. 상관관계가 0이라는 것은 두 변수 사이에 관계가 없음을 의미합니다.

상관관계가 인과관계를 의미하지 않는 이유는 무엇입니까?

상관관계가 반드시 인과관계를 의미하지는 않는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 관계에서 두 변수를 모두 일으키는 세 번째 변수가 있을 수 있습니다. 예를 들어 아이스크림 판매와 수영장 사망자 사이에 상관관계가 있는 경우 날씨가 더워서 그럴 수 있습니다. 이 경우 날씨는 아이스크림 판매와 수영장 사망의 원인이 되는 세 번째 변수가 됩니다.

둘째, 관계가 역전될 수도 있습니다. 즉, 결과가 원인을 일으킬 수 있습니다. 이것은 직관적이지 않은 것처럼 보일 수 있지만 상관 관계는 관찰 데이터를 기반으로 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 즉, 원인과 결과가 어느 방향으로 가는지 반드시 말할 수는 없습니다.

예를 들어 시험 공부와 좋은 성적 사이에 상관관계가 있다고 가정해 봅시다. 관계가 실제로 역전될 가능성이 있습니다. 즉, 좋은 성적을 받는 경향이 있는 사람들이 시험을 위해 공부할 가능성이 더 높을 수 있습니다. 이 경우 결과(좋은 점수를 얻음)가 원인(시험공부)을 일으키고 있습니다.

셋째, 두 변수가 관련되어 있지만 인과 관계가 없기 때문일 수도 있습니다. 예를 들어 사람들이 읽는 책의 수와 소유한 자동차의 수 사이에 상관 관계가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 두 변수 간의 관계는 단순히 두 변수가 소득과 같은 제3의 변수에 의해 영향을 받기 때문일 수 있습니다. 이 경우 사람들이 읽는 책의 수와 소유한 자동차의 수 사이에는 인과 관계가 없습니다. 두 변수는 모두 소득의 영향을 받기 때문에 관련이 있습니다.

따라서 상관 관계가 반드시 인과 관계를 의미하지는 않는다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 두 가지가 관련되어 있다고 해서 반드시 하나가 다른 하나를 일으킨 것은 아닙니다. 두 가지가 관련되는 데에는 다양한 이유가 있으며 결론을 내리기 전에 이러한 모든 가능성을 고려하는 것이 중요합니다.

인과관계

관용적 인과 설명에는 참가자의 주관적인 인식을 기반으로 현상에 대한 철저한 설명을 제공하는 것이 포함됩니다.

idiographic 인과 관계는 원인이 알려져 있거나 데이터에서 추론할 수 있는 두 변수 간의 관계입니다. 예를 들어, 공부와 성적의 관계를 연구한다고 상상해보십시오. 이 경우 원인(공부)을 알 수 있고 데이터로부터 결과(등급)를 추론할 수 있다.

idiographic 연구의 두드러진 특징은 연구 참가자가 설정한 인과 관계에서 패턴과 주제를 찾는 데 중점을 둡니다.

노모테틱 인과 관계

노모테틱 접근법은 일반화를 목표로 하는 접근법입니다. 일반화하려면 현상을 정확하게 측정하고 수학, 통계와 같이 보편적으로 이해되는 용어로 축소해야 합니다.

명목상 인과 관계는 효과가 알려져 있거나 데이터에서 추론할 수 있지만 원인은 알려지지 않은 두 변수 간의 관계입니다. 예를 들어 수입과 행복 사이의 관계를 연구한다고 상상해 보십시오. 이 경우 결과(행복)는 알지만 원인(수입)은 알 수 없습니다.

가짜 관계

가짜 관계는 실제로 인과 관계가 아닌 두 변수 간의 관계입니다. 인과관계가 있는 것처럼 보이지만 제3의 변수로 설명될 수 있는 두 변수 간의 관계입니다. 이것은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다.

첫째, 관계가 단순히 우연에 의한 것일 가능성이 있습니다. 예를 들어 동전을 100번 던지고 앞면이 50번 나왔다고 합시다. 이 경우 앞면이 나올 확률은 50%이므로 동전 던지기와 앞면이 나오는 관계는 실제로 인과 관계가 아닙니다.

둘째, 관계가 고려되지 않은 다른 요인 때문일 수도 있습니다. 예를 들어 아이스크림 판매와 수영장 사망자 사이에 상관 관계가 있다고 가정해 보겠습니다. 날씨가 더워서 그럴 수도 있습니다. 이 경우 날씨는 아이스크림 판매와 수영장 사망자 간의 관계를 설명하는 세 번째 변수가 됩니다.

두 가지가 관련되어 있다고 해서 반드시 한 가지가 다른 것을 일으킨 것은 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 두 가지가 관련되는 데에는 다양한 이유가 있으며 결론을 내리기 전에 이러한 모든 가능성을 고려하는 것이 중요합니다.

인과관계 연구

설명 연구라고도하는 인과 연구는 인과 관계에 대한 조사입니다. 인과 연구는 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 조사합니다.

인과 연구의 목적은 인과 관계를 식별하는 것입니다. 인과 조사는 가설을 검증하거나 질문을 탐색하기 위해 수행할 수 있습니다.

원인 조사는 현상의 원인을 파악하기 위해 사용됩니다. 인과 관계 연구는 종종 사회 및 행동 과학과 의학에서 사용됩니다. 인과 연구는 실험, 조사 또는 관찰 연구를 통해 수행할 수 있습니다.

인과 조사는 가설을 검증하기 위해 자주 사용됩니다. 가설은 현상에 대해 제안된 설명입니다. 가설은 실험을 통해 검증됩니다. 인과 조사는 또한 질문을 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.

인과관계를 규명하기 위해 인과관계 연구가 수행된다. 인과 관계 연구는 종종 사회 및 행동 과학과 의학에서 사용됩니다. 인과 연구는 실험, 조사 또는 관찰 연구를 통해 수행할 수 있습니다.

연구 질문

소득이 행복에 어떤 영향을 미칩니까?

이것은 인과관계 연구 질문의 예입니다. 연구원은 소득과 행복 사이에 인과 관계가 있는지 확인하기 위해 이 질문을 조사하려고 합니다.

연구자는 이 질문을 조사하기 위해 설문조사, 실험 또는 관찰 연구와 같은 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.

설문 조사는 사람들에게 소득과 행복 수준에 대해 묻는 데 사용할 수 있습니다. 어떤 사람은 더 높은 소득을, 어떤 사람은 더 낮은 소득을 받는 실험을 수행한 다음, 연구자는 소득이 행복에 미치는 영향을 관찰할 수 있습니다. 연구자가 단순히 소득이 다른 사람들을 관찰하고 그들의 행복 수준을 측정하는 관찰 연구를 수행할 수 있습니다.

연구자는 연구 질문에 답하기 위해 이러한 방법의 데이터를 사용합니다. 연구자는 소득과 행복 사이의 관계를 찾고 그러한 관계가 존재한다면 인과관계가 있는지 확인하려고 합니다.

연구원이 소득과 행복 사이에 인과 관계가 있음을 발견하면 이 정보를 사용하여 사람들의 삶을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 연구원이 소득 증가가 실제로 행복도 증가로 이어진다는 것을 발견했다면 정책 입안자는 이 정보를 사용하여 소득 분배 방법을 결정할 수 있습니다.

인과관계를 암시하는 방법

글에서 인과관계를 암시하는 몇 가지 방법이 있습니다.

1. 시간 기반 구문 사용

"후", "곧" 및 "한 번"과 같은 시간 기반 구문을 사용합니다. 예를 들어, "아침을 먹고 나면 더 기운이 납니다."

2. 접속사 사용

"때문에", "때문에" 또는 "그래서"와 같은 접속사로 두 아이디어를 연결합니다. 예를 들어, "내일 일찍 회의가 있어서 오늘 밤 일찍 자려고 해요."

3. 인과관계 동사 사용하기

"영향을 주다", "원인" 또는 "영향을 주다"와 같은 인과 동사를 사용하십시오. 예를 들어, "새로운 소프트웨어가 회사에 문제를 일으키고 있습니다."

4. 원인 제시

"~로 인해", "~로 인해" 또는 "~로 인해"로 원인을 제안하십시오. 예를 들어 "폭우로 인해 경기가 취소되었습니다."

5. 조건부 도입

"if" 또는 "unless"로 조건을 도입합니다. 예를 들어, "시험 공부를 하지 않으면 아마 실패할 것입니다."

결론!

인과 관계를 식별하기가 항상 쉬운 것은 아니며 관계가 인과 관계인지 판단하기 위해 고려해야 하는 다양한 요소가 있습니다. 그러나 인과관계 연구는 세상을 이해하고 사람들의 삶을 개선할 수 있는 결정을 내리는 데 중요한 도구입니다.

어떻게 생각해? 인과관계 연구가 중요하다고 생각하십니까? 인과관계 연구 질문의 다른 예는 무엇입니까? 댓글로 알려주세요!