Relația cauzală – Definiție, Înțeles, Corelație și Cauzalitate

O relație cauzală este o relație între două sau mai multe variabile în care o variabilă determină schimbarea sau variația celeilalte. O legătură cauzală există atunci când o variabilă dintr-un set de date are un impact imediat asupra alteia. Ca urmare, apariția unui eveniment este cauza altuia. Cauză și efect sunt alte două nume pentru relațiile cauzale.

Relațiile cauzale pot fi liniare sau circulare. Relațiile cauzale liniare implică o cauză și un efect care apar în succesiune. Relațiile cauzale circulare implică o cauză și un efect care apar simultan.

Ce este o relație cauzală?

Definiție: O relație cauzală este definită ca un tip de relație în care un lucru este responsabil pentru apariția unui alt lucru. Relațiile cauzale pot fi observate în multe situații diferite. De exemplu, există o relație cauzală între aprinderea unui întrerupător și aprinderea becului. În acest caz, actul de a porni întrerupătorul de lumină este cauza, iar aprinderea becului este efectul.

Cauzalitatea (cunoscută și sub denumirea de cauzalitate) este consecința faptului că un lucru influențează crearea altuia, în care primul provoacă o parte din producția celui de-al doilea. În general, un proces are multe cauze, care sunt, de asemenea, denumite factori cauzali pentru el și toate rezidă în istoria sa. Un efect poate duce la numeroase alte efecte care vor apărea în viitor.

Înțelegerea cauzei

Cauzalia înseamnă că un eveniment face ca un alt eveniment să se întâmple. O cauză este ceva care face să se întâmple un efect. Un efect este ceea ce se întâmplă din cauza cauzei. Cauzația este un singur cuvânt care exprimă atât ideea de cauză, cât și de efect.

Relațiile cauzale pot fi stabilite prin experimente controlate sau prin observarea unei relații liniare între două variabile. Variabilele de confuzie sunt alte variabile care pot afecta variabila dependentă și fac dificilă stabilirea cauzalității. O variabilă de confuzie este o a treia variabilă care este legată de cele două variabile studiate și afectează relația dintre ele. Când două variabile sunt corelate pozitiv, înseamnă că ele tind să se miște în aceeași direcție. De exemplu, dacă variabila A crește, este probabil să crească și variabila B.

Cauzalitatea este adesea comparată cu corelația. Cauzalia este atunci când o variabilă afectează alta, în timp ce corelația este atunci când două variabile se schimbă împreună. Cauzația înseamnă că există o relație cauză-efect între două lucruri, în timp ce corelația înseamnă doar că există o relație între ele.

Poate fi dificil de stabilit cauzalitatea, deoarece există atât de multe alte variabile care ar putea afecta variabila dependentă. Pentru a stabili cauzalitatea, oamenii de știință folosesc experimente controlate. Într-un experiment controlat, variabila independentă este schimbată, în timp ce toate celelalte variabile sunt păstrate la fel. Acest lucru le permite oamenilor de știință să vadă cum se modifică variabila dependentă ca răspuns la modificarea variabilei independente.

Relații cauzale directe și indirecte

O relație cauzală directă înseamnă că există o cauză și un efect, iar cele două sunt direct legate între ele. În exemplul de mai sus, acțiunea de a porni întrerupătorul luminii este direct legată de aprinderea becului.

O relație cauzală indirectă înseamnă că există o cauză și un efect, dar cele două nu sunt direct legate între ele. În acest tip de relație, există de obicei unul sau mai mulți pași intermediari între cauză și efect.

De exemplu, dacă ai spune că studiul pentru un test te determină să obții o notă bună, aceasta ar fi o relație de cauzalitate indirectă. Motivul pentru care acest lucru este indirect este că există mai mulți pași între a studia și a obține o notă bună; mai întâi trebuie să dai testul, iar apoi nota se stabilește în funcție de cât de bine te-ai descurcat.

Deci, pentru a exista o relație de cauzalitate indirectă, trebuie să existe o legătură între cauză și efect. În exemplul de mai sus, linkul face testul. Fără acest link, studiul nu ar avea nici un impact asupra notelor pe care le obțineți; ar fi doar o coincidență dacă s-ar întâmpla să iei o notă bună după ce ai studiat.

Corelație și cauzalitate

Este important de reținut că relațiile cauzale sunt diferite de corelații. O corelație este atunci când două lucruri sunt legate, dar nu neapărat pentru că unul l-a cauzat pe celălalt. De exemplu, ar putea exista o corelație între vânzările de înghețată și decesele din piscină. Acest lucru nu înseamnă neapărat că înghețata determină oamenii să se înece; ar putea fi doar o coincidență.

Pe de altă parte, relațiile cauzale implică o cauză și un efect. În exemplul de mai sus, acțiunea de a porni întrerupătorul de lumină este cauza, iar aprinderea becului este efectul.

Există trei tipuri principale de corelații: pozitivă, negativă și zero. O corelație pozitivă înseamnă că pe măsură ce o variabilă crește, la fel crește și cealaltă. O corelație negativă înseamnă că pe măsură ce o variabilă crește, cealaltă scade. O corelație zero înseamnă că nu există nicio relație între cele două variabile.

De ce corelația nu înseamnă cauzalitate?

Există câteva motive pentru care corelația nu înseamnă neapărat cauzalitate. În primul rând, este posibil să existe o a treia variabilă care cauzează ambele variabile din relație. De exemplu, dacă există o corelație între vânzările de înghețată și decesele din piscină, ar putea fi din cauza că vremea este caldă. În acest caz, vremea ar fi a treia variabilă care provoacă atât vânzările de înghețată, cât și decesele în piscine.

În al doilea rând, este, de asemenea, posibil ca relația să fie inversată; cu alte cuvinte, efectul ar putea fi cauza. Acest lucru ar putea părea contraintuitiv, dar este important să ne amintim că corelația se bazează pe date observaționale, ceea ce înseamnă că nu putem spune neapărat cu siguranță în ce direcție merg cauza și efectul.

De exemplu, să presupunem că există o corelație între a studia pentru un test și a obține o notă bună. Este posibil ca relația să fie de fapt inversată; cu alte cuvinte, s-ar putea ca oamenii care tind să obțină note bune să aibă șanse mai mari să studieze pentru un test. În acest caz, efectul (obținerea unei note bune) provoacă cauza (studiul pentru un test).

În al treilea rând, este, de asemenea, posibil ca cele două variabile să fie legate, dar nu din cauza vreunei relații cauzale. De exemplu, să presupunem că există o corelație între numărul de cărți pe care oamenii le citesc și numărul de mașini pe care le dețin. Este posibil ca relația dintre aceste două variabile să fie pur și simplu pentru că ambele sunt influențate de o a treia variabilă, cum ar fi venitul. În acest caz, nu există o relație cauzală între numărul de cărți pe care oamenii le citesc și numărul de mașini pe care le dețin; cele două variabile sunt doar legate deoarece ambele sunt influențate de venit.

Deci, este important să ne amintim că corelația nu înseamnă neapărat cauzalitate. Doar pentru că două lucruri sunt legate nu înseamnă neapărat că unul l-a cauzat pe celălalt. Există o varietate de motive pentru care două lucruri ar putea fi legate și este important să luați în considerare toate aceste posibilități înainte de a trage concluzii.

Relație cauzală idiografică

O explicație cauzală idiografică presupune furnizarea unei relatări amănunțite a fenomenului tău, bazată pe percepțiile subiective ale participanților tăi.

O relație cauzală idiografică este o relație între două variabile în care cauza este cunoscută sau poate fi dedusă din date. De exemplu, imaginați-vă că studiați relația dintre studii și note. În acest caz, cauza (studiul) este cunoscută, iar efectul (notele) poate fi dedus din date.

Caracteristica distinctivă a cercetării idiografice este că se concentrează pe găsirea de modele și teme în conexiunile cauzale stabilite de participanții la studiu.

Relație cauzală nomotetică

Abordarea nomotetică este una care urmărește generalizarea. Pentru a fi generalizabile, fenomenele trebuie măsurate cu acuratețe și reduse la termeni universal înțeleși, cum ar fi matematica și statistica.

O relație de cauzalitate nomotetică este o relație între două variabile în care efectul este cunoscut sau poate fi dedus din date, dar cauza nu este cunoscută. De exemplu, imaginați-vă că studiați relația dintre venit și fericire. În acest caz, efectul (fericirea) este cunoscut, dar cauza (venitul) nu este.

Relație falsă

O relație falsă este o relație între două variabile care nu este de fapt cauzală. Este o relație între două variabile care pare a fi cauzală, dar ar putea fi explicată printr-o a treia variabilă. Acest lucru se poate întâmpla din mai multe motive.

În primul rând, este posibil ca relația să se datoreze pur și simplu întâmplării. De exemplu, să presupunem că arunci o monedă de 100 de ori și obții capete de 50 de ori. În acest caz, există o șansă de 50% de a obține capete, așa că relația dintre aruncarea monedei și obținerea de capete nu este de fapt cauzală.

În al doilea rând, este, de asemenea, posibil ca relația să se datoreze unui alt factor care nu a fost luat în considerare. De exemplu, să presupunem că există o corelație între vânzările de înghețată și decesele în piscină. S-ar putea ca vremea să fie caldă. În acest caz, vremea ar fi a treia variabilă care explică relația dintre vânzările de înghețată și decesele din piscină.

Este important să ne amintim că doar pentru că două lucruri sunt legate nu înseamnă neapărat că unul l-a cauzat pe celălalt. Există o varietate de motive pentru care două lucruri ar putea fi legate și este important să luați în considerare toate aceste posibilități înainte de a trage concluzii.

Cercetare cauzală

Cercetarea cauzală, cunoscută și sub denumirea de cercetare explicativă, este investigarea relațiilor cauzale. Cercetarea cauzală investighează efectul unei variabile asupra alteia.

Scopul cercetării cauzale este de a identifica o relație cauză-efect. Cercetarea cauzală poate fi efectuată pentru a testa o ipoteză sau pentru a explora o întrebare.

Cercetarea cauzală este utilizată pentru a determina cauza unui fenomen. Cercetarea cauzală este adesea folosită în științele sociale și comportamentale, precum și în medicină. Cercetarea cauzală poate fi efectuată prin experimente, sondaje sau studii observaționale.

Cercetarea cauzală este adesea folosită pentru a testa o ipoteză. O ipoteză este o explicație propusă pentru un fenomen. O ipoteză este testată prin experimentare. Cercetarea cauzală poate fi folosită și pentru a explora o întrebare.

Cercetarea cauzală este efectuată pentru a identifica o relație cauză-efect. Cercetarea cauzală este adesea folosită în științele sociale și comportamentale, precum și în medicină. Cercetarea cauzală poate fi efectuată prin experimente, sondaje sau studii observaționale.

Întrebarea de cercetare

Cum afectează venitul fericirea?

Acesta este un exemplu de întrebare de cercetare cauzală. Un cercetător ar dori să investigheze această întrebare pentru a determina dacă există o relație cauzală între venit și fericire.

Cercetătorul ar putea folosi o varietate de metode pentru a investiga această întrebare, cum ar fi sondaje, experimente sau studii observaționale.

Un sondaj ar putea fi folosit pentru a întreba oamenii despre veniturile lor și despre nivelul lor de fericire. S-ar putea face un experiment în care unora li se acordă un venit mai mare, iar altora un venit mai mic, iar apoi cercetătorul ar putea observa efectul veniturilor asupra fericirii. Ar putea fi realizat un studiu observațional în care cercetătorul pur și simplu observă oamenii cu venituri diferite și le măsoară nivelul de fericire.

Cercetătorul ar folosi datele din aceste metode pentru a încerca să răspundă la întrebarea de cercetare. Cercetătorul ar căuta o relație între venit și fericire, iar dacă o astfel de relație există, cercetătorul ar încerca să stabilească dacă este cauzală.

Dacă cercetătorul constată că există o relație cauzală între venit și fericire, aceste informații ar putea fi folosite pentru a ajuta oamenii să-și îmbunătățească viața. De exemplu, dacă cercetătorul a descoperit că creșterea veniturilor duce într-adevăr la creșterea fericirii, atunci factorii de decizie ar putea folosi aceste informații pentru a lua decizii cu privire la modul de distribuire a veniturilor.

Cum să implicăm cauzalitate

Există câteva moduri de a implica cauzalitate în scrisul dvs.

1. Utilizarea frazelor bazate pe timp

Folosiți expresii bazate pe timp, cum ar fi „după”, „de îndată ce” și „o dată”. De exemplu, „După ce mănânc micul dejun, mă simt mai plin de energie”.

2. Utilizarea conjuncției

Conectați două idei cu o conjuncție precum „pentru că”, „din moment ce” sau „deci”. De exemplu, „Mă culc devreme în seara asta pentru că am o întâlnire devreme mâine”.

3. Folosirea verbelor cauzale

Folosiți verbe cauzale precum „afect”, „cauză” sau „influență”. De exemplu, „Noul software creează probleme companiei”.

4. Sugerarea unei cauze

Sugerați o cauză cu „datorită”, „datorită” sau „ca urmare a”. De exemplu, „Din cauza ploii abundente, jocul a fost anulat”.

5. Introducerea condiționalității

Introduceți condiționalitatea cu „dacă” sau „dacă nu”. De exemplu, „Dacă nu studiezi pentru test, probabil că vei eșua”.

Concluzie!

Relațiile cauzale nu sunt întotdeauna ușor de identificat și există o varietate de factori care trebuie luați în considerare pentru a determina dacă o relație este cauzală. Cu toate acestea, cercetarea cauzală este un instrument important pentru înțelegerea lumii și pentru luarea deciziilor care pot îmbunătăți viața oamenilor.

Tu ce crezi? Crezi că cercetarea cauzală este importantă? Care sunt alte exemple de întrebări cauzale de cercetare? Spune-ne în comentarii!