Relação Causal - Definição, Significado, Correlação e Causalidade

Uma relação causal é uma relação entre duas ou mais variáveis ​​em que uma variável faz com que a(s) outra(s) mudem ou variem. Um vínculo causal existe quando uma variável em um conjunto de dados tem um impacto imediato em outra. Como resultado, a ocorrência de um evento é a causa de outro. Causa e efeito são dois outros nomes para relações causais.

As relações causais podem ser lineares ou circulares. As relações causais lineares envolvem uma causa e um efeito que ocorrem em sequência. As relações causais circulares envolvem uma causa e um efeito que ocorrem simultaneamente.

O que é uma relação causal?

Definição: Uma relação causal é definida como um tipo de relação em que uma coisa é responsável por causar a ocorrência de outra coisa. As relações causais podem ser observadas em muitas situações diferentes. Por exemplo, existe uma relação causal entre acender um interruptor e a lâmpada acender. Neste caso, o ato de acender o interruptor de luz é a causa, e a lâmpada acender é o efeito.

A causalidade (também conhecida como causalidade) é a consequência de uma coisa influenciar a criação de outra, na qual a primeira causa uma parte da produção da segunda. Em geral, um processo tem muitas causas, que também são chamadas de fatores causais para ele, e todas elas residem em sua história. Um efeito pode levar a vários outros efeitos que ocorrerão no futuro.

Entendendo a Causalidade

Causação significa que um evento faz outro evento acontecer. Uma causa é algo que faz um efeito acontecer. Um efeito é o que acontece por causa da causa. Causação é uma única palavra que expressa tanto a ideia de causa quanto de efeito.

As relações causais podem ser estabelecidas por meio de experimentos controlados ou pela observação de uma relação linear entre duas variáveis. As variáveis ​​de confusão são outras variáveis ​​que podem afetar a variável dependente e dificultar o estabelecimento de causalidade. Uma variável de confusão é uma terceira variável que está relacionada às duas variáveis ​​em estudo e afeta a relação entre elas. Quando duas variáveis ​​estão positivamente correlacionadas, significa que elas tendem a se mover na mesma direção. Por exemplo, se a variável A aumenta, é provável que a variável B também aumente.

A causalidade é frequentemente comparada com a correlação. Causação é quando uma variável afeta outra, enquanto correlação é quando duas variáveis ​​mudam juntas. Causação significa que há uma relação de causa e efeito entre duas coisas, enquanto a correlação significa apenas que há uma relação entre elas.

Pode ser difícil estabelecer a causalidade porque existem muitas outras variáveis ​​que podem estar afetando a variável dependente. Para estabelecer a causalidade, os cientistas usam experimentos controlados. Em um experimento controlado, a variável independente é alterada enquanto todas as outras variáveis ​​são mantidas iguais. Isso permite que os cientistas vejam como a variável dependente muda em resposta à mudança na variável independente.

Relações causais diretas e indiretas

Uma relação causal direta significa que há uma causa e um efeito, e os dois estão diretamente relacionados entre si. No exemplo acima, o ato de acender o interruptor de luz está diretamente relacionado ao acionamento da lâmpada.

Uma relação causal indireta significa que há uma causa e um efeito, mas os dois não estão diretamente relacionados entre si. Nesse tipo de relacionamento, geralmente há uma ou mais etapas intermediárias entre a causa e o efeito.

Por exemplo, se você disser que estudar para um teste faz com que você obtenha uma boa nota, isso seria uma relação causal indireta. A razão pela qual isso é indireto é que existem várias etapas entre estudar e tirar uma boa nota; primeiro, você tem que fazer o teste e, em seguida, a nota é determinada com base em quão bem você foi.

Assim, para que haja uma relação causal indireta, deve haver uma ligação entre a causa e o efeito. No exemplo acima, o link está fazendo o teste. Sem este link, estudar não teria nenhum impacto nas notas que você obtém; seria apenas uma coincidência se você tirasse uma boa nota depois de estudar.

Correlação e Causalidade

É importante notar que as relações causais são diferentes das correlações. Uma correlação é quando duas coisas estão relacionadas, mas não necessariamente porque uma causou a outra. Por exemplo, pode haver uma correlação entre as vendas de sorvete e as mortes na piscina. Isso não significa necessariamente que o sorvete faz com que as pessoas se afoguem; pode ser apenas uma coincidência.

Por outro lado, as relações causais envolvem uma causa e um efeito. No exemplo acima, o ato de acender o interruptor de luz é a causa, e a lâmpada acender é o efeito.

Existem três tipos principais de correlações: positiva, negativa e zero. Uma correlação positiva significa que, à medida que uma variável aumenta, a outra também aumenta. Uma correlação negativa significa que à medida que uma variável aumenta, a outra diminui. Uma correlação zero significa que não há relação entre as duas variáveis.

Por que correlação não significa causalidade?

Existem algumas razões pelas quais a correlação não significa necessariamente causação. Primeiro, é possível que haja uma terceira variável que esteja causando ambas as variáveis ​​no relacionamento. Por exemplo, se houver uma correlação entre vendas de sorvetes e mortes na piscina, pode ser porque o clima está quente. Nesse caso, o clima seria a terceira variável que estaria causando tanto as vendas de sorvetes quanto as mortes nas piscinas.

Em segundo lugar, também é possível que a relação seja invertida; em outras palavras, o efeito pode estar causando a causa. Isso pode parecer contra-intuitivo, mas é importante lembrar que a correlação é baseada em dados observacionais, o que significa que não podemos necessariamente dizer com certeza em qual direção a causa e o efeito vão.

Por exemplo, digamos que haja uma correlação entre estudar para um teste e tirar uma boa nota. É possível que a relação seja realmente invertida; em outras palavras, pode ser que as pessoas que tendem a tirar boas notas sejam mais propensas a estudar para um teste. Neste caso, o efeito (tirar uma boa nota) está causando a causa (estudar para uma prova).

Terceiro, também é possível que as duas variáveis ​​estejam relacionadas, mas não por causa de qualquer relação causal. Por exemplo, digamos que haja uma correlação entre o número de livros que as pessoas lêem e o número de carros que possuem. É possível que a relação entre essas duas variáveis ​​seja simplesmente porque ambas são influenciadas por uma terceira variável, como a renda. Nesse caso, não há relação causal entre o número de livros que as pessoas lêem e o número de carros que possuem; as duas variáveis ​​estão relacionadas apenas porque ambas são influenciadas pela renda.

Portanto, é importante lembrar que correlação não significa necessariamente causação. Só porque duas coisas estão relacionadas não significa necessariamente que uma causou a outra. Há uma variedade de razões pelas quais duas coisas podem estar relacionadas, e é importante considerar todas essas possibilidades antes de tirar qualquer conclusão.

Relação causal idiográfica

Uma explicação causal idiográfica envolve fornecer um relato completo de seu fenômeno com base nas percepções subjetivas de seus participantes.

Uma relação causal idiográfica é uma relação entre duas variáveis ​​em que a causa é conhecida ou pode ser deduzida dos dados. Por exemplo, imagine que você está estudando a relação entre estudo e notas. Nesse caso, a causa (estudo) é conhecida e o efeito (notas) pode ser deduzido dos dados.

A característica distintiva da pesquisa idiográfica é que ela se concentra em encontrar padrões e temas nas conexões causais estabelecidas pelos participantes do estudo.

Relação Causal Nomotética

A abordagem nomotética é aquela que visa generalizar. Para serem generalizáveis, os fenômenos devem ser medidos com precisão e reduzidos a termos universalmente compreendidos, como matemática e estatística.

Uma relação causal nomotética é uma relação entre duas variáveis ​​em que o efeito é conhecido ou pode ser deduzido dos dados, mas a causa não é conhecida. Por exemplo, imagine que você está estudando a relação entre renda e felicidade. Nesse caso, o efeito (felicidade) é conhecido, mas a causa (renda) não.

Relacionamento Espúrio

Uma relação espúria é uma relação entre duas variáveis ​​que não é realmente causal. É uma relação entre duas variáveis ​​que parece ser causal, mas pode ser explicada por uma terceira variável. Isso pode acontecer por vários motivos.

Primeiro, é possível que o relacionamento se deva simplesmente ao acaso. Por exemplo, digamos que você jogue uma moeda 100 vezes e tire cara 50 vezes. Nesse caso, há 50% de chance de obter cara, então a relação entre jogar a moeda e tirar cara não é realmente causal.

Em segundo lugar, também é possível que a relação se deva a algum outro fator que não tenha sido considerado. Por exemplo, digamos que haja uma correlação entre as vendas de sorvete e as mortes na piscina. Pode ser que o clima esteja quente. Nesse caso, o clima seria a terceira variável que explica a relação entre vendas de sorvetes e mortes na piscina.

É importante lembrar que só porque duas coisas estão relacionadas não significa necessariamente que uma causou a outra. Há uma variedade de razões pelas quais duas coisas podem estar relacionadas, e é importante considerar todas essas possibilidades antes de tirar qualquer conclusão.

Pesquisa Causal

A pesquisa causal, também conhecida como pesquisa explicativa, é a investigação de relações causais. A pesquisa causal investiga o efeito de uma variável em outra.

O objetivo da pesquisa causal é identificar uma relação de causa e efeito. A pesquisa causal pode ser conduzida para testar uma hipótese ou para explorar uma questão.

A pesquisa causal é usada para determinar a causa de um fenômeno. A pesquisa causal é frequentemente usada nas ciências sociais e comportamentais, bem como na medicina. A pesquisa causal pode ser conduzida por meio de experimentos, pesquisas ou estudos observacionais.

A pesquisa causal é frequentemente usada para testar uma hipótese. Uma hipótese é uma explicação proposta para um fenômeno. Uma hipótese é testada por meio de experimentação. A pesquisa causal também pode ser usada para explorar uma questão.

A pesquisa causal é conduzida para identificar uma relação de causa e efeito. A pesquisa causal é frequentemente usada nas ciências sociais e comportamentais, bem como na medicina. A pesquisa causal pode ser conduzida por meio de experimentos, pesquisas ou estudos observacionais.

Questão de pesquisa

Como a renda afeta a felicidade?

Este é um exemplo de uma questão de pesquisa causal. Um pesquisador gostaria de investigar essa questão para determinar se existe uma relação causal entre renda e felicidade.

O pesquisador pode usar uma variedade de métodos para investigar essa questão, como pesquisas, experimentos ou estudos observacionais.

Uma pesquisa poderia ser usada para perguntar às pessoas sobre sua renda e seu nível de felicidade. Um experimento poderia ser conduzido em que algumas pessoas recebem uma renda maior e outras recebem uma renda menor, e então o pesquisador pode observar o efeito da renda na felicidade. Um estudo observacional poderia ser realizado em que o pesquisador simplesmente observa pessoas com diferentes rendas e mede seu nível de felicidade.

O pesquisador usaria os dados desses métodos para tentar responder à pergunta de pesquisa. O pesquisador procuraria uma relação entre renda e felicidade e, se tal relação existir, o pesquisador tentaria determinar se é causal.

Se o pesquisador descobrir que existe uma relação causal entre renda e felicidade, essa informação pode ser usada para ajudar as pessoas a melhorar suas vidas. Por exemplo, se o pesquisador descobrisse que o aumento da renda de fato leva ao aumento da felicidade, os formuladores de políticas poderiam usar essas informações para tomar decisões sobre como distribuir a renda.

Como implicar causalidade

Existem algumas maneiras de implicar causalidade em sua escrita -

1. Uso de frases baseadas no tempo

Use frases baseadas em tempo, como “depois”, “assim que” e “uma vez”. Por exemplo, “Depois que tomo café da manhã, me sinto mais energizado”.

2. Uso de conjunção

Conecte duas ideias com uma conjunção como “porque”, “desde” ou “assim”. Por exemplo, “Vou dormir cedo esta noite porque tenho uma reunião cedo amanhã”.

3. Usando verbos causais

Use verbos causais como “afetar”, “causar” ou “influenciar”. Por exemplo, “O novo software está causando problemas para a empresa”.

4. Sugerindo uma causa

Sugira uma causa com “devido a”, “devido a” ou “como resultado de”. Por exemplo, “Devido à chuva forte, o jogo foi cancelado”.

5. Apresentando a condicionalidade

Introduza a condicionalidade com “se” ou “a menos”. Por exemplo, “Se você não estudar para a prova, provavelmente vai reprovar”.

Conclusão!

As relações causais nem sempre são fáceis de identificar, e há uma variedade de fatores que devem ser considerados para determinar se uma relação é causal. No entanto, a pesquisa causal é uma ferramenta importante para a compreensão do mundo e para a tomada de decisões que podem melhorar a vida das pessoas.

O que você acha? Você acha que a Pesquisa Causal é importante? Quais são alguns outros exemplos de questões de pesquisa causais? Deixe-nos saber nos comentários!