ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ – ความหมาย ความหมาย ความสัมพันธ์และสาเหตุ

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุคือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป โดยที่ตัวแปรหนึ่งทำให้ตัวแปรอื่นเปลี่ยนแปลงหรือแปรผัน ลิงก์เชิงสาเหตุมีอยู่เมื่อตัวแปรหนึ่งในชุดข้อมูลมีผลกระทบทันทีกับอีกตัวแปรหนึ่ง ด้วยเหตุนี้ การเกิดขึ้นของเหตุการณ์หนึ่งจึงเป็นเหตุของอีกเหตุการณ์หนึ่ง เหตุและผลเป็นอีกสองชื่อสำหรับความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุอาจเป็นแบบเส้นตรงหรือแบบวงกลมก็ได้ ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเชิงเส้นเกี่ยวข้องกับสาเหตุและผลกระทบที่เกิดขึ้นตามลำดับ ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุแบบวงกลมเกี่ยวข้องกับเหตุและผลที่เกิดขึ้นพร้อมๆ กัน

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุคืออะไร?

คำจำกัดความ: ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุถูกกำหนดให้เป็นประเภทของความสัมพันธ์ที่สิ่งหนึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบต่อการเกิดขึ้นของอีกสิ่งหนึ่ง ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุสามารถสังเกตได้ในสถานการณ์ต่างๆ ตัวอย่างเช่น มีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างการเปิดสวิตช์ไฟกับการเปิดหลอดไฟ ในกรณีนี้ การเปิดสวิตช์ไฟเป็นต้นเหตุ และการเปิดหลอดไฟเป็นผล

เวรกรรม (หรือที่เรียกว่าเหตุ) เป็นผลสืบเนื่องมาจากสิ่งหนึ่งที่มีอิทธิพลต่อการสร้างสิ่งอื่น ซึ่งสิ่งแรกทำให้เกิดส่วนหนึ่งของการผลิตครั้งที่สอง โดยทั่วไป กระบวนการมีหลายสาเหตุ ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าปัจจัยเชิงสาเหตุของกระบวนการ และล้วนมีอยู่ในประวัติศาสตร์ของกระบวนการ ผลกระทบอาจนำไปสู่ผลกระทบอื่นๆ มากมายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต

เข้าใจเหตุผล

สาเหตุหมายความว่าเหตุการณ์หนึ่งทำให้เกิดเหตุการณ์อื่นเกิดขึ้น เหตุคือสิ่งที่ทำให้เกิดผล ผลคือสิ่งที่เกิดขึ้นเพราะเหตุ สาเหตุเป็นคำเดียวที่แสดงทั้งความคิดของเหตุและผล

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุสามารถสร้างได้ผ่านการทดลองที่มีการควบคุม หรือโดยการสังเกตความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรสองตัว ตัวแปรที่สับสนคือตัวแปรอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อตัวแปรตามและทำให้ยากต่อการสร้างความเป็นเหตุเป็นผล ตัวแปรสับสนเป็นตัวแปรที่สามที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรสองตัวที่กำลังศึกษาและส่งผลต่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสอง เมื่อตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันในทางบวก หมายความว่าพวกมันมีแนวโน้มที่จะเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกัน ตัวอย่างเช่น ถ้าตัวแปร A เพิ่มขึ้น ตัวแปร B ก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน

เวรกรรมมักจะถูกเปรียบเทียบกับสหสัมพันธ์ สาเหตุคือเมื่อตัวแปรหนึ่งส่งผลต่ออีกตัวแปรหนึ่ง ในขณะที่สหสัมพันธ์คือเมื่อตัวแปรสองตัวเปลี่ยนแปลงพร้อมกัน สาเหตุหมายความว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลระหว่างสองสิ่งในขณะที่สหสัมพันธ์หมายความว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างกัน

การสร้างเวรกรรมอาจเป็นเรื่องยากเนื่องจากมีตัวแปรอื่นๆ มากมายที่อาจส่งผลต่อตัวแปรตาม นักวิทยาศาสตร์ใช้การทดลองควบคุมเพื่อสร้างความเป็นเหตุเป็นผล ในการทดลองที่มีการควบคุม ตัวแปรอิสระจะเปลี่ยนแปลงในขณะที่ตัวแปรอื่นๆ ทั้งหมดยังคงเหมือนเดิม ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์เห็นว่าตัวแปรตามเปลี่ยนแปลงอย่างไรเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอิสระ

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุโดยตรงและโดยอ้อม

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุโดยตรงหมายความว่ามีเหตุและผล และทั้งสองเกี่ยวข้องกันโดยตรง ในตัวอย่างข้างต้น การเปิดสวิตช์ไฟเกี่ยวข้องโดยตรงกับการเปิดหลอดไฟ

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุทางอ้อมหมายความว่ามีเหตุและผล แต่ทั้งสองไม่เกี่ยวข้องกันโดยตรง ในความสัมพันธ์ประเภทนี้ มักจะมีขั้นตอนระหว่างเหตุและผลอย่างน้อยหนึ่งขั้นตอน

ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณจะบอกว่าการเรียนเพื่อสอบทำให้คุณได้เกรดดี นี่ก็อาจเป็นความสัมพันธ์เชิงสาเหตุทางอ้อม สาเหตุที่นี่เป็นทางอ้อมก็คือมีหลายขั้นตอนระหว่างการเรียนและการได้เกรดดีๆ ขั้นแรก คุณต้องทำแบบทดสอบ จากนั้นเกรดจะตัดสินตามความสามารถของคุณ

ดังนั้น เพื่อให้มีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุทางอ้อม จะต้องมีการเชื่อมโยงระหว่างเหตุและผล ในตัวอย่างด้านบน ลิงก์กำลังทำการทดสอบ หากไม่มีลิงก์นี้ การเรียนจะไม่ส่งผลต่อเกรดที่คุณได้รับ มันคงเป็นเรื่องบังเอิญถ้าคุณได้เกรดดีหลังจากเรียนจบ

ความสัมพันธ์และสาเหตุ

สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าความสัมพันธ์เชิงสาเหตุแตกต่างจากความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์คือเมื่อสองสิ่งเกี่ยวข้องกัน แต่ไม่จำเป็นเพราะสิ่งหนึ่งทำให้เกิดสิ่งอื่น ตัวอย่างเช่น อาจมีความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายไอศกรีมกับการเสียชีวิตในสระว่ายน้ำ ไม่ได้หมายความว่าไอศกรีมจะทำให้คนจมน้ำ มันอาจเป็นเรื่องบังเอิญก็ได้

ในทางกลับกัน ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเกี่ยวข้องกับเหตุและผล ในตัวอย่างข้างต้น การเปิดสวิตช์ไฟเป็นสาเหตุ และการเปิดหลอดไฟคือผลกระทบ

ความสัมพันธ์มีสามประเภทหลัก: บวก ลบ และศูนย์ ความสัมพันธ์เชิงบวกหมายความว่าเมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น อีกตัวแปรก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน ความสัมพันธ์เชิงลบหมายความว่าเมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น ตัวแปรอื่นจะลดลง ความสัมพันธ์เป็นศูนย์หมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร

ทำไมความสัมพันธ์ไม่ได้หมายถึงสาเหตุ?

มีเหตุผลสองสามประการที่ความสัมพันธ์ไม่จำเป็นต้องหมายถึงสาเหตุ อย่างแรก เป็นไปได้ว่ามีตัวแปรตัวที่สามที่เป็นสาเหตุของตัวแปรทั้งสองในความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่น หากมีความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายไอศกรีมกับการเสียชีวิตในสระว่ายน้ำ อาจเป็นเพราะอากาศร้อน ในกรณีนี้สภาพอากาศจะเป็นตัวแปรที่สามที่ทำให้ทั้งยอดขายไอศกรีมและการเสียชีวิตในสระว่ายน้ำ

ประการที่สอง อาจเป็นไปได้ว่าความสัมพันธ์จะกลับกัน กล่าวอีกนัยหนึ่งผลอาจก่อให้เกิดสาเหตุ สิ่งนี้อาจดูเหมือนขัดกับสัญชาตญาณ แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าความสัมพันธ์นั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงสังเกต ซึ่งหมายความว่าเราไม่สามารถบอกได้อย่างแน่นอนว่าสาเหตุและผลกระทบไปในทิศทางใด

ตัวอย่างเช่น สมมติว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างการเรียนเพื่อการทดสอบกับการได้เกรดดี เป็นไปได้ว่าความสัมพันธ์จะกลับกัน กล่าวอีกนัยหนึ่งอาจเป็นได้ว่าคนที่มักจะได้คะแนนดีมีแนวโน้มที่จะเรียนเพื่อทดสอบมากกว่า ในกรณีนี้ ผลกระทบ (การได้เกรดดี) เป็นเหตุ (กำลังศึกษาเพื่อทดสอบ)

ประการที่สาม อาจเป็นไปได้ว่าตัวแปรทั้งสองมีความเกี่ยวข้องกัน แต่ไม่ใช่เพราะความสัมพันธ์เชิงสาเหตุใดๆ ตัวอย่างเช่น สมมติว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนหนังสือที่ผู้คนอ่านกับจำนวนรถยนต์ที่พวกเขาเป็นเจ้าของ เป็นไปได้ว่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองนี้เป็นเพียงเพราะทั้งคู่ได้รับอิทธิพลจากตัวแปรที่สาม เช่น รายได้ ในกรณีนี้ ไม่มีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างจำนวนหนังสือที่คนอ่านกับจำนวนรถยนต์ที่ตนเป็นเจ้าของ ตัวแปรทั้งสองมีความเกี่ยวข้องกันเพราะทั้งคู่ได้รับอิทธิพลจากรายได้

ดังนั้น สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าความสัมพันธ์ไม่จำเป็นต้องหมายถึงสาเหตุ เพียงเพราะสองสิ่งเกี่ยวข้องกันไม่ได้หมายความว่าสิ่งหนึ่งทำให้เกิดสิ่งอื่น มีเหตุผลหลายประการที่ว่าทำไมสองสิ่งถึงเกี่ยวข้องกัน และสิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาความเป็นไปได้ทั้งหมดเหล่านี้ก่อนที่จะสรุปผลใดๆ

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเชิงอัตลักษณ์

คำอธิบายเชิงสาเหตุเชิงอัตลักษณ์ทำให้เกิดการอธิบายปรากฏการณ์ของคุณอย่างละเอียดโดยพิจารณาจากการรับรู้เชิงอัตนัยของผู้เข้าร่วมของคุณ

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเชิงอัตลักษณ์คือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวที่ทราบสาเหตุหรือสามารถอนุมานได้จากข้อมูล ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการเรียนกับเกรด ในกรณีนี้ ทราบสาเหตุ (ศึกษา) และสามารถอนุมานผล (เกรด) ได้จากข้อมูล

คุณลักษณะที่แตกต่างของการวิจัยเชิงอัตลักษณ์คือเน้นที่การค้นหารูปแบบและหัวข้อในการเชื่อมโยงเชิงสาเหตุที่กำหนดโดยผู้เข้าร่วมการศึกษาของคุณ

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ Nomothetic

แนวทาง nomothetic เป็นแนวทางหนึ่งที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้เป็นภาพรวม เพื่อให้เข้าใจได้ทั่วไป ปรากฏการณ์จะต้องถูกวัดอย่างแม่นยำและลดลงเป็นคำศัพท์ที่เข้าใจในระดับสากล เช่น คณิตศาสตร์และสถิติ

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ nomothetic คือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวที่ทราบผลกระทบหรือสามารถอนุมานได้จากข้อมูล แต่ไม่ทราบสาเหตุ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างรายได้กับความสุข ในกรณีนี้ รู้ผล (ความสุข) แต่เหตุ (รายได้) ไม่รู้

ความสัมพันธ์ที่หลอกลวง

ความสัมพันธ์ปลอมเป็นความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรที่ไม่ใช่สาเหตุจริงๆ เป็นความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรที่ดูเหมือนจะเป็นสาเหตุ แต่อาจอธิบายได้ด้วยตัวแปรที่สาม สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ

ประการแรก เป็นไปได้ว่าความสัมพันธ์นั้นเกิดจากโอกาส ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณพลิกเหรียญ 100 ครั้งและได้หัว 50 ครั้ง ในกรณีนี้ มีโอกาส 50% ที่จะได้หัว ดังนั้นความสัมพันธ์ระหว่างการพลิกเหรียญกับการได้หัวจึงไม่ใช่สาเหตุที่แท้จริง

ประการที่สอง อาจเป็นไปได้ว่าความสัมพันธ์นั้นเกิดจากปัจจัยอื่นๆ ที่ยังไม่ได้รับการพิจารณา ตัวอย่างเช่น สมมติว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายไอศกรีมกับการเสียชีวิตในสระว่ายน้ำ อาจเป็นได้ว่าอากาศร้อน ในกรณีนี้ สภาพอากาศจะเป็นตัวแปรที่สามที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายไอศกรีมกับการเสียชีวิตในสระว่ายน้ำ

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเพียงเพราะสองสิ่งเกี่ยวข้องกันไม่ได้หมายความว่าสิ่งหนึ่งทำให้เกิดสิ่งอื่น มีเหตุผลหลายประการที่ว่าทำไมสองสิ่งถึงเกี่ยวข้องกัน และสิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาความเป็นไปได้ทั้งหมดเหล่านี้ก่อนที่จะสรุปผลใดๆ

การวิจัยเชิงสาเหตุ

การวิจัยเชิงสาเหตุหรือที่เรียกว่าการวิจัยเชิงอธิบายคือการตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ การวิจัยเชิงสาเหตุตรวจสอบผลกระทบของตัวแปรหนึ่งต่อตัวแปรอื่น

วัตถุประสงค์ของการวิจัยเชิงสาเหตุคือการระบุความสัมพันธ์ของเหตุและผล การวิจัยเชิงสาเหตุสามารถดำเนินการเพื่อทดสอบสมมติฐานหรือเพื่อสำรวจคำถาม

การวิจัยเชิงสาเหตุใช้เพื่อระบุสาเหตุของปรากฏการณ์ การวิจัยเชิงสาเหตุมักใช้ในสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ เช่นเดียวกับในทางการแพทย์ การวิจัยเชิงสาเหตุสามารถทำได้ผ่านการทดลอง การสำรวจ หรือการศึกษาเชิงสังเกต

การวิจัยเชิงสาเหตุมักใช้เพื่อทดสอบสมมติฐาน สมมติฐานคือคำอธิบายที่เสนอสำหรับปรากฏการณ์ สมมติฐานได้รับการทดสอบโดยการทดลอง การวิจัยเชิงสาเหตุยังสามารถใช้เพื่อสำรวจคำถาม

การวิจัยเชิงสาเหตุดำเนินการเพื่อระบุความสัมพันธ์ของเหตุและผล การวิจัยเชิงสาเหตุมักใช้ในสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ เช่นเดียวกับในทางการแพทย์ การวิจัยเชิงสาเหตุสามารถทำได้ผ่านการทดลอง การสำรวจ หรือการศึกษาเชิงสังเกต

คำถามการวิจัย

รายได้ส่งผลต่อความสุขอย่างไร?

นี่เป็นตัวอย่างคำถามการวิจัยเชิงสาเหตุ นักวิจัยต้องการตรวจสอบคำถามนี้เพื่อพิจารณาว่ารายได้และความสุขมีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุหรือไม่

ผู้วิจัยอาจใช้วิธีการที่หลากหลายในการตรวจสอบคำถามนี้ เช่น การสำรวจ การทดลอง หรือการศึกษาเชิงสังเกต

การสำรวจสามารถใช้เพื่อถามผู้คนเกี่ยวกับรายได้และระดับความสุขของพวกเขา อาจมีการทดลองโดยที่คนบางคนมีรายได้สูงขึ้นและบางคนมีรายได้ต่ำลง จากนั้นผู้วิจัยสามารถสังเกตผลกระทบของรายได้ต่อความสุขได้ การศึกษาเชิงสังเกตสามารถทำได้โดยผู้วิจัยเพียงสังเกตคนที่มีรายได้ต่างกันและวัดระดับความสุขของพวกเขา

ผู้วิจัยจะใช้ข้อมูลจากวิธีการเหล่านี้เพื่อพยายามตอบคำถามการวิจัย ผู้วิจัยจะมองหาความสัมพันธ์ระหว่างรายได้และความสุข และหากความสัมพันธ์ดังกล่าวมีอยู่จริง ผู้วิจัยจะพยายามพิจารณาว่านั่นเป็นสาเหตุหรือไม่

หากผู้วิจัยพบว่ามีความสัมพันธ์กันระหว่างรายได้และความสุข ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อช่วยให้ผู้คนปรับปรุงชีวิตของพวกเขาได้ ตัวอย่างเช่น หากผู้วิจัยพบว่าการเพิ่มรายได้นำไปสู่ความสุขที่แท้จริง ผู้กำหนดนโยบายก็สามารถใช้ข้อมูลนี้ในการตัดสินใจว่าจะกระจายรายได้อย่างไร

วิธีการบอกเป็นนัยถึงสาเหตุ

มีสองสามวิธีที่จะบอกเป็นนัยในการเขียนของคุณ-

1. การใช้วลีตามเวลา

ใช้วลีตามเวลาเช่น "หลัง" "ทันที" และ "ครั้งเดียว" ตัวอย่างเช่น “หลังจากที่ฉันกินอาหารเช้า ฉันรู้สึกกระปรี้กระเปร่ามากขึ้น”

2. การใช้คำสันธาน

เชื่อมโยงแนวคิดสองข้อกับคำเชื่อม เช่น "เพราะ" "ตั้งแต่" หรือ "ดังนั้น" ตัวอย่างเช่น “ฉันจะเข้านอนเร็วคืนนี้เพราะฉันมีประชุมเร็วในวันพรุ่งนี้”

3. การใช้กริยาที่เป็นเหตุ

ใช้กริยาเชิงสาเหตุเช่น “กระทบ” “สาเหตุ” หรือ “อิทธิพล” ตัวอย่างเช่น “ซอฟต์แวร์ใหม่สร้างปัญหาให้กับบริษัท”

4. แนะนำสาเหตุ

เสนอสาเหตุด้วย “เนื่องจาก” “เนื่องจาก” หรือ “เป็นผลจาก” ตัวอย่างเช่น “เนื่องจากฝนตกหนัก เกมจึงถูกยกเลิก”

5. การแนะนำเงื่อนไข

แนะนำเงื่อนไขด้วย “ถ้า” หรือ “เว้นแต่” ตัวอย่างเช่น “ถ้าคุณไม่เรียนเพื่อสอบ คุณอาจจะสอบตก”

บทสรุป!

ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะระบุเสมอไป และมีปัจจัยหลายอย่างที่ต้องพิจารณาเพื่อพิจารณาว่าความสัมพันธ์นั้นเป็นสาเหตุหรือไม่ อย่างไรก็ตาม การวิจัยเชิงสาเหตุเป็นเครื่องมือสำคัญในการทำความเข้าใจโลกและสำหรับการตัดสินใจที่สามารถปรับปรุงชีวิตของผู้คนได้

คุณคิดอย่างไร? คุณคิดว่า Causal Research มีความสำคัญหรือไม่? อะไรคือตัวอย่างอื่นๆ ของคำถามการวิจัยเชิงสาเหตุ? แจ้งให้เราทราบในความคิดเห็น!