因果关系——定义、意义、相关性和因果关系

因果关系是两个或多个变量之间的关系，其中一个变量导致其他变量发生变化或变化。 当数据集中的一个变量对另一个变量有直接影响时，就存在因果关系。 结果，一个事件的发生是另一个事件的原因。 因果关系是因果关系的另外两个名称。

因果关系可以是线性的或循环的。 线性因果关系涉及依次发生的原因和结果。 循环因果关系涉及同时发生的原因和结果。

什么是因果关系？

定义：因果关系被定义为一种关系，其中一件事负责导致另一件事的发生。 在许多不同的情况下都可以观察到因果关系。 例如，打开电灯开关和打开灯泡之间存在因果关系。 在这种情况下，打开电灯开关的行为是原因，打开灯泡是结果。

因果关系（也称为因果关系）是一件事影响另一件事的创造的结果，其中第一件事导致第二件事的一部分产生。 一般来说，一个过程有很多原因，这些原因也被称为它的原因，它们都存在于它的历史中。 一种影响可能会导致将来发生的许多其他影响。

了解因果关系

因果关系是指一个事件导致另一事件发生。 原因是使结果发生的事情。 结果是由于原因而发生的事情。 因果关系是一个单一的词，既表达了因果的概念。

因果关系可以通过受控实验或通过观察两个变量之间的线性关系来建立。 混杂变量是其他可能影响因变量并难以建立因果关系的变量。 混杂变量是与所研究的两个变量相关并影响它们之间关系的第三个变量。 当两个变量正相关时，这意味着它们倾向于朝着相同的方向移动。 例如，如果变量 A 增加，变量 B 也可能增加。

因果关系通常与相关性进行比较。 因果关系是一个变量影响另一个变量，而相关性是两个变量一起变化。 因果关系是指两个事物之间存在因果关系，而相关性仅意味着它们之间存在关系。

建立因果关系可能很困难，因为有很多其他变量可能会影响因变量。 为了建立因果关系，科学家们使用受控实验。 在受控实验中，自变量发生变化，而所有其他变量保持不变。 这使科学家能够看到因变量如何响应自变量的变化而变化。

直接和间接因果关系

直接因果关系是指有因果关系，两者直接相关。 在上面的例子中，打开电灯开关的动作与灯泡的打开直接相关。

间接因果关系是指有因果关系，但两者并无直接关系。 在这种类型的关系中，原因和结果之间通常有一个或多个中间步骤。

例如，如果您说学习考试可以使您获得好成绩，那将是间接的因果关系。 这是间接的，因为学习和取得好成绩之间有几个步骤； 首先，你必须参加考试，然后根据你的表现来确定成绩。

因此，为了存在间接的因果关系，因果之间必须存在联系。 在上面的示例中，链接正在接受测试。 没有这个链接，学习不会对你的成绩产生任何影响； 如果您在学习后碰巧取得了好成绩，那只是巧合。

相关性和因果关系

重要的是要注意因果关系与相关性不同。 相关性是指两件事情相关，但不一定是因为一件事情导致另一件事情。 例如，冰淇淋销售与游泳池死亡人数之间可能存在相关性。 这并不一定意味着冰淇淋会让人溺水； 这可能只是巧合。

另一方面，因果关系确实包含因果关系。 在上面的例子中，打开电灯开关的行为是原因，打开灯泡是结果。

相关性主要分为三种类型：正相关、负相关和零相关。 正相关意味着随着一个变量的增加，另一个变量也会增加。 负相关意味着随着一个变量的增加，另一个变量减少。 零相关意味着两个变量之间没有关系。

为什么相关性不意味着因果关系？

相关性不一定意味着因果关系有几个原因。 首先，可能存在第三个变量导致关系中的两个变量。 例如，如果冰淇淋销售与游泳池死亡人数之间存在相关性，那可能是因为天气炎热。 在这种情况下，天气将是导致冰淇淋销售和游泳池死亡的第三个变量。

其次，关系也有可能颠倒； 换句话说，结果可能是原因。 这似乎违反直觉，但重要的是要记住相关性是基于观察数据的，这意味着我们不一定能确定因果关系的方向。

例如，假设学习考试和取得好成绩之间存在相关性。 这种关系实际上可能是相反的； 换句话说，可能是那些往往取得好成绩的人更有可能为考试而学习。 在这种情况下，结果（获得好成绩）正在导致原因（为考试而学习）。

第三，这两个变量也有可能是相关的，但不是因为任何因果关系。 例如，假设人们阅读的书籍数量与他们拥有的汽车数量之间存在相关性。 这两个变量之间的关系可能仅仅是因为它们都受到第三个变量的影响，例如收入。 在这种情况下，人们阅读的书籍数量与拥有的汽车数量之间没有因果关系； 这两个变量只是相关的，因为它们都受收入的影响。

因此，重要的是要记住相关性并不一定意味着因果关系。 仅仅因为两件事是相关的，并不一定意味着一件事引起了另一件事。 两件事可能相关的原因有很多，在得出任何结论之前考虑所有这些可能性很重要。

具体因果关系

具体的因果解释需要根据参与者的主观看法对您的现象进行全面描述。

具体的因果关系是两个变量之间的关系，其中原因是已知的或可以从数据中推断出来。 例如，假设您正在研究学习和成绩之间的关系。 在这种情况下，原因（研究）是已知的，并且可以从数据中推断出结果（等级）。

具体研究的显着特点是它侧重于在研究参与者建立的因果关系中寻找模式和主题。

因果关系

nomothetic 方法是一种旨在概括的方法。 为了概括，现象必须被准确地测量并简化为普遍理解的术语，例如数学和统计学。

正则因果关系是两个变量之间的关系，其中影响已知或可以从数据中推断出来，但原因未知。 例如，假设您正在研究收入与幸福之间的关系。 在这种情况下，结果（幸福）是已知的，但原因（收入）是未知的。

虚假关系

虚假关系是两个变量之间实际上不是因果关系的关系。 这是两个变量之间的关系，看起来是因果关系，但可以用第三个变量来解释。 发生这种情况的原因有很多。

首先，这种关系可能只是偶然的。 例如，假设您掷硬币 100 次，正面朝上 50 次。 在这种情况下，有 50% 的机会正面朝上，因此抛硬币和正面朝上的关系实际上并不是因果关系。

其次，这种关系也有可能是由于其他一些尚未考虑的因素造成的。 例如，假设冰淇淋销售与游泳池死亡人数之间存在相关性。 可能是天气热。 在这种情况下，天气将是解释冰淇淋销售与游泳池死亡之间关系的第三个变量。

重要的是要记住，仅仅因为两件事相关并不一定意味着一件导致另一件事。 两件事可能相关的原因有很多，在得出任何结论之前考虑所有这些可能性很重要。

因果研究

因果研究，也称为解释性研究，是对因果关系的调查。 因果研究调查一个变量对另一个变量的影响。

因果研究的目的是确定因果关系。 可以进行因果研究以检验假设或探索问题。

因果研究用于确定现象的原因。 因果研究通常用于社会和行为科学以及医学。 因果研究可以通过实验、调查或观察研究进行。

因果研究通常用于检验假设。 假设是对现象提出的解释。 通过实验检验假设。 因果研究也可以用来探索一个问题。

进行因果研究是为了确定因果关系。 因果研究通常用于社会和行为科学以及医学。 因果研究可以通过实验、调查或观察研究进行。

研究问题

收入如何影响幸福感？

这是一个因果研究问题的例子。 研究人员想要调查这个问题，以确定收入和幸福之间是否存在因果关系。

研究人员可能会使用多种方法来调查这个问题，例如调查、实验或观察性研究。

可以使用一项调查来询问人们他们的收入和幸福程度。 可以进行一个实验，其中一些人的收入较高，而另一些人的收入较低，然后研究人员可以观察收入对幸福感的影响。 可以进行一项观察性研究，研究人员只需观察收入不同的人并衡量他们的幸福程度。

研究人员将使用来自这些方法的数据来尝试回答研究问题。 研究人员会寻找收入和幸福之间的关系，如果存在这种关系，研究人员会尝试确定它是否是因果关系。

如果研究人员发现收入和幸福感之间存在因果关系，这些信息可以用来帮助人们改善生活。 例如，如果研究人员发现增加收入确实会增加幸福感，那么政策制定者可以利用这些信息来决定如何分配收入。

如何暗示因果关系

有几种方法可以在您的写作中暗示因果关系-

1. 使用基于时间的短语

使用基于时间的短语，例如“之后”、“尽快”和“一次”。 例如，“吃完早餐后，我感觉更有活力。”

2. 连词的使用

用连词连接两个想法，例如“因为”、“因为”或“所以”。 例如，“我今晚要早点睡觉，因为我明天要开早会。”

3.使用因果动词

使用因果动词，例如“影响”、“原因”或“影响”。 例如，“新软件给公司带来了问题。”

4. 提出原因

用“由于”、“由于”或“由于”来提出原因。 例如，“由于大雨，比赛被取消。”

5. 引入条件

用“if”或“unless”引入条件性。 例如，“如果你不为考试而学习，你可能会失败。”

结论！

因果关系并不总是很容易识别，并且必须考虑多种因素才能确定关系是否是因果关系。 然而，因果研究是了解世界和做出可以改善人们生活的决策的重要工具。

你怎么看？ 你认为因果研究重要吗？ 因果研究问题的其他一些例子是什么？ 让我们在评论中知道！