Związek przyczynowy – definicja, znaczenie, korelacja i przyczynowość

Związek przyczynowy to związek między dwiema lub więcej zmiennymi, w którym jedna zmienna powoduje zmianę lub zmianę drugiej (zmiennych). Związek przyczynowy istnieje, gdy jedna zmienna w zestawie danych ma bezpośredni wpływ na inną. W rezultacie wystąpienie jednego zdarzenia jest przyczyną drugiego. Przyczyna i skutek to dwie inne nazwy związków przyczynowych.

Relacje przyczynowe mogą być liniowe lub kołowe. Liniowe relacje przyczynowe obejmują przyczynę i skutek, które występują kolejno. Okrągłe związki przyczynowe obejmują przyczynę i skutek, które występują jednocześnie.

Co to jest związek przyczynowy?

Definicja: Związek przyczynowy definiuje się jako rodzaj związku, w którym jedna rzecz jest odpowiedzialna za spowodowanie wystąpienia innej rzeczy. Związki przyczynowe można zaobserwować w wielu różnych sytuacjach. Na przykład istnieje związek przyczynowy między włączeniem włącznika światła a włączeniem żarówki. W tym przypadku przyczyną jest samo włączenie włącznika światła, a skutkiem włączenie żarówki.

Przyczynowość (znana również jako przyczynowość) jest konsekwencją jednej rzeczy wpływającej na tworzenie drugiej, w której pierwsza powoduje część produkcji drugiej. Ogólnie rzecz biorąc, proces ma wiele przyczyn, które określa się również mianem jego przyczyn, i wszystkie tkwią w jego historii. Efekt może prowadzić do wielu innych efektów, które pojawią się w przyszłości.

Zrozumienie przyczynowości

Przyczynowość oznacza, że ​​jedno zdarzenie powoduje, że dzieje się inne. Przyczyna to coś, co powoduje skutek. Skutek jest tym, co dzieje się z powodu przyczyny. Przyczynowość to pojedyncze słowo, które wyraża zarówno ideę przyczyny, jak i skutku.

Związki przyczynowe można ustalić za pomocą kontrolowanych eksperymentów lub obserwując liniową zależność między dwiema zmiennymi. Zmienne zakłócające to inne zmienne, które mogą wpływać na zmienną zależną i utrudniać ustalenie związku przyczynowego. Zmienna zakłócająca to trzecia zmienna, która jest powiązana z dwiema badanymi zmiennymi i wpływa na relacje między nimi. Kiedy dwie zmienne są skorelowane dodatnio, oznacza to, że mają tendencję do poruszania się w tym samym kierunku. Na przykład, jeśli zmienna A wzrośnie, prawdopodobnie wzrośnie również zmienna B.

Przyczynowość jest często porównywana z korelacją. Przyczynowość ma miejsce, gdy jedna zmienna wpływa na inną, podczas gdy korelacja ma miejsce, gdy dwie zmienne zmieniają się razem. Przyczynowość oznacza, że ​​istnieje związek przyczynowo-skutkowy między dwiema rzeczami, podczas gdy korelacja oznacza jedynie, że istnieje między nimi związek.

Ustalenie związku przyczynowego może być trudne, ponieważ istnieje wiele innych zmiennych, które mogą wpływać na zmienną zależną. Aby ustalić przyczynowość, naukowcy stosują kontrolowane eksperymenty. W kontrolowanym eksperymencie zmienna niezależna jest zmieniana, podczas gdy wszystkie inne zmienne pozostają takie same. Pozwala to naukowcom zobaczyć, jak zmienna zależna zmienia się w odpowiedzi na zmianę zmiennej niezależnej.

Bezpośrednie i pośrednie związki przyczynowe

Bezpośredni związek przyczynowy oznacza, że ​​istnieje przyczyna i skutek, które są ze sobą bezpośrednio powiązane. W powyższym przykładzie czynność włączenia włącznika światła jest bezpośrednio związana z włączeniem żarówki.

Pośredni związek przyczynowy oznacza, że ​​istnieje przyczyna i skutek, ale nie są one ze sobą bezpośrednio powiązane. W tego typu relacji zwykle występuje jeden lub więcej etapów pośrednich między przyczyną a skutkiem.

Na przykład, gdybyś powiedział, że nauka do testu daje ci dobrą ocenę, byłby to pośredni związek przyczynowy. Powodem, dla którego jest to niebezpośrednie, jest to, że jest kilka kroków między nauką a uzyskaniem dobrej oceny; najpierw musisz przystąpić do testu, a następnie ocena jest ustalana na podstawie tego, jak dobrze sobie poradziłeś.

Tak więc, aby istniał pośredni związek przyczynowy, musi istnieć związek między przyczyną a skutkiem. W powyższym przykładzie link przechodzi test. Bez tego linku nauka nie miałaby żadnego wpływu na otrzymywane stopnie; byłby to po prostu zbieg okoliczności, gdybyś dostał dobrą ocenę po studiach.

Korelacja i przyczynowość

Należy zauważyć, że związki przyczynowe różnią się od korelacji. Korelacja ma miejsce wtedy, gdy dwie rzeczy są ze sobą powiązane, ale niekoniecznie dlatego, że jedna spowodowała drugą. Na przykład może istnieć korelacja między sprzedażą lodów a zgonami na basenie. Niekoniecznie oznacza to, że lody powodują, że ludzie toną; to może być tylko zbieg okoliczności.

Z drugiej strony związki przyczynowe obejmują przyczynę i skutek. W powyższym przykładzie przyczyną jest włączenie włącznika światła, a skutkiem włączenie żarówki.

Istnieją trzy główne typy korelacji: dodatnia, ujemna i zerowa. Dodatnia korelacja oznacza, że ​​wraz ze wzrostem jednej zmiennej zwiększa się również druga. Korelacja ujemna oznacza, że ​​gdy jedna zmienna wzrasta, druga maleje. Korelacja zerowa oznacza, że ​​nie ma związku między tymi dwiema zmiennymi.

Dlaczego korelacja nie oznacza związku przyczynowego?

Istnieje kilka powodów, dla których korelacja niekoniecznie oznacza związek przyczynowy. Po pierwsze, możliwe jest, że istnieje trzecia zmienna, która powoduje obie zmienne w relacji. Na przykład, jeśli istnieje korelacja między sprzedażą lodów a zgonami na basenie, może to być spowodowane upałami. W tym przypadku pogoda byłaby trzecią zmienną, która powoduje zarówno sprzedaż lodów, jak i zgony na basenach.

Po drugie, jest również możliwe, że relacja jest odwrócona; innymi słowy, przyczyną może być skutek. Może się to wydawać sprzeczne z intuicją, ale ważne jest, aby pamiętać, że korelacje opierają się na danych obserwacyjnych, co oznacza, że ​​niekoniecznie możemy powiedzieć z całą pewnością, w jakim kierunku idą przyczyna i skutek.

Załóżmy na przykład, że istnieje korelacja między nauką do testu a uzyskaniem dobrej oceny. Możliwe, że relacja jest faktycznie odwrócona; innymi słowy, może się zdarzyć, że ludzie, którzy mają dobre oceny, są bardziej skłonni do nauki do testu. W tym przypadku przyczyną jest skutek (uzyskanie dobrej oceny) (nauka do testu).

Po trzecie, możliwe jest również, że te dwie zmienne są ze sobą powiązane, ale nie z powodu jakiegokolwiek związku przyczynowego. Załóżmy na przykład, że istnieje korelacja między liczbą książek, które ludzie czytają, a liczbą posiadanych samochodów. Możliwe, że związek między tymi dwiema zmiennymi wynika po prostu z tego, że na obie wpływa trzecia zmienna, taka jak dochód. W tym przypadku nie ma związku przyczynowo-skutkowego między liczbą książek, które ludzie czytają, a liczbą posiadanych samochodów; te dwie zmienne są po prostu powiązane, ponieważ na obie mają wpływ dochód.

Dlatego ważne jest, aby pamiętać, że korelacja niekoniecznie oznacza związek przyczynowy. To, że dwie rzeczy są ze sobą powiązane, niekoniecznie oznacza, że ​​jedna spowodowała drugą. Istnieje wiele powodów, dla których dwie rzeczy mogą być ze sobą powiązane i ważne jest, aby rozważyć wszystkie te możliwości przed wyciągnięciem jakichkolwiek wniosków.

Idiograficzny związek przyczynowy

Idiograficzne wyjaśnienie przyczynowe wymaga dokładnego opisu twojego zjawiska w oparciu o subiektywne odczucia uczestników.

Idiograficzny związek przyczynowy to związek między dwiema zmiennymi, w którym przyczyna jest znana lub można ją wywnioskować z danych. Na przykład wyobraź sobie, że studiujesz związek między nauką a ocenami. W tym przypadku przyczyna (badania) jest znana, a skutek (oceny) można wywnioskować z danych.

Cechą wyróżniającą badania idiograficzne jest to, że skupiają się one na znajdowaniu wzorców i tematów w powiązaniach przyczynowych ustalonych przez uczestników badania.

Nomotetyczny związek przyczynowy

Podejście nomotetyczne to takie, które ma na celu uogólnienie. Aby można je było uogólniać, zjawiska muszą być dokładnie mierzone i redukowane do powszechnie rozumianych terminów, takich jak matematyka i statystyka.

Nomotetyczny związek przyczynowy to związek między dwiema zmiennymi, w którym skutek jest znany lub można go wywnioskować z danych, ale przyczyna nie jest znana. Na przykład wyobraź sobie, że studiujesz związek między dochodem a szczęściem. W tym przypadku skutek (szczęście) jest znany, ale przyczyna (dochód) nie.

Pozorny związek

Pozorny związek to związek między dwiema zmiennymi, który w rzeczywistości nie jest przyczynowy. Jest to związek między dwiema zmiennymi, który wydaje się być przyczynowy, ale może być wyjaśniony przez trzecią zmienną. Może się tak zdarzyć z wielu powodów.

Po pierwsze, możliwe jest, że związek jest po prostu przypadkowy. Załóżmy na przykład, że rzucasz monetą 100 razy i dostajesz orła 50 razy. W tym przypadku istnieje 50% szansa na trafienie orła, więc związek między rzuceniem monetą a wyrzuceniem orła nie jest w rzeczywistości przyczynowy.

Po drugie, możliwe jest również, że związek wynika z innego czynnika, który nie został wzięty pod uwagę. Załóżmy na przykład, że istnieje korelacja między sprzedażą lodów a śmiertelnością na basenie. Możliwe, że jest gorąco. W tym przypadku pogoda byłaby trzecią zmienną wyjaśniającą związek między sprzedażą lodów a śmiertelnością na basenie.

Należy pamiętać, że tylko dlatego, że dwie rzeczy są ze sobą powiązane, niekoniecznie oznacza, że ​​jedna spowodowała drugą. Istnieje wiele powodów, dla których dwie rzeczy mogą być ze sobą powiązane i ważne jest, aby rozważyć wszystkie te możliwości przed wyciągnięciem jakichkolwiek wniosków.

Badania przyczynowe

Badania przyczynowe, znane również jako badania wyjaśniające, to badanie związków przyczynowych. Badania przyczynowe badają wpływ jednej zmiennej na drugą.

Celem badań przyczynowych jest identyfikacja związku przyczynowo-skutkowego. Badania przyczynowe można przeprowadzić w celu sprawdzenia hipotezy lub zbadania pytania.

W celu ustalenia przyczyny zjawiska stosuje się badania przyczynowe. Badania przyczynowe są często wykorzystywane w naukach społecznych i behawioralnych, a także w medycynie. Badania przyczynowe można prowadzić poprzez eksperymenty, ankiety lub badania obserwacyjne.

Badania przyczynowe są często wykorzystywane w celu sprawdzenia hipotezy. Hipoteza jest proponowanym wyjaśnieniem zjawiska. Hipoteza jest testowana poprzez eksperymenty. Badania przyczynowe można również wykorzystać do zbadania pytania.

Badania przyczynowe prowadzone są w celu zidentyfikowania związku przyczynowo-skutkowego. Badania przyczynowe są często wykorzystywane w naukach społecznych i behawioralnych, a także w medycynie. Badania przyczynowe można prowadzić poprzez eksperymenty, ankiety lub badania obserwacyjne.

Pytanie badawcze

Jak dochód wpływa na szczęście?

To jest przykład przyczynowego pytania badawczego. Badacz chciałby zbadać to pytanie, aby ustalić, czy istnieje związek przyczynowy między dochodem a szczęściem.

Badacz może użyć różnych metod, aby zbadać to pytanie, takich jak ankiety, eksperymenty lub badania obserwacyjne.

Można wykorzystać ankietę, aby zapytać ludzi o ich dochody i poziom szczęścia. Można przeprowadzić eksperyment, w którym jedni otrzymują wyższe dochody, a inni niższe, a następnie badacz mógłby zaobserwować wpływ dochodów na szczęście. Można by przeprowadzić badanie obserwacyjne, w którym badacz po prostu obserwuje osoby o różnych dochodach i mierzy ich poziom szczęścia.

Badacz wykorzystałby dane z tych metod, aby spróbować odpowiedzieć na pytanie badawcze. Badacz szukałby związku między dochodem a szczęściem, a jeśli taki związek istnieje, próbowałby ustalić, czy jest on przyczynowy.

Jeśli badacz stwierdzi, że istnieje związek przyczynowy między dochodem a szczęściem, informacje te można wykorzystać, aby pomóc ludziom poprawić ich życie. Na przykład, jeśli badacz odkrył, że wzrost dochodów rzeczywiście prowadzi do wzrostu szczęścia, wówczas decydenci mogliby wykorzystać te informacje do podejmowania decyzji o podziale dochodów.

Jak zasugerować związek przyczynowy

Istnieje kilka sposobów na zasugerowanie związku przyczynowego w twoim piśmie-

1. Używanie fraz opartych na czasie

Używaj wyrażeń opartych na czasie, takich jak „po”, „jak najszybciej” i „raz”. Na przykład: „Po zjedzeniu śniadania czuję się bardziej pobudzony”.

2. Użycie spójnika

Połącz dwie idee za pomocą spójników, takich jak „ponieważ”, „od” lub „tak”. Na przykład: „Idę dziś wcześnie spać, bo jutro mam wczesne spotkanie”.

3. Używanie czasowników przyczynowych

Używaj czasowników przyczynowych, takich jak „wpływ”, „przyczyna” lub „wpływ”. Na przykład „Nowe oprogramowanie powoduje problemy dla firmy”.

4. Sugerowanie przyczyny

Zasugeruj przyczynę za pomocą słów „z powodu”, „dzięki” lub „w wyniku”. Na przykład „Z powodu ulewnego deszczu gra została anulowana”.

5. Wprowadzenie warunkowości

Wprowadź warunkowość za pomocą „jeśli” lub „chyba”. Na przykład: „Jeśli nie uczysz się do testu, prawdopodobnie oblaniesz”.

Wniosek!

Relacje przyczynowe nie zawsze są łatwe do zidentyfikowania i istnieje wiele czynników, które należy wziąć pod uwagę, aby ustalić, czy związek jest przyczynowy. Jednak badania przyczynowe są ważnym narzędziem do zrozumienia świata i podejmowania decyzji, które mogą poprawić życie ludzi.

Co myślisz? Czy uważasz, że badania przyczynowe są ważne? Jakie są inne przykłady pytań do badania przyczynowego? Daj nam znać w komentarzach!