因果關係——定義、意義、相關性和因果關係

因果關係是兩個或多個變量之間的關係，其中一個變量導致其他變量發生變化或變化。 當數據集中的一個變量對另一個變量有直接影響時，就存在因果關係。 結果，一個事件的發生是另一個事件的原因。 因果關係是因果關係的另外兩個名稱。

因果關係可以是線性的或循環的。 線性因果關係涉及依次發生的原因和結果。 循環因果關係涉及同時發生的原因和結果。

什麼是因果關係？

定義：因果關係被定義為一種關係，其中一件事負責導致另一件事的發生。 在許多不同的情況下都可以觀察到因果關係。 例如，打開電燈開關和打開燈泡之間存在因果關係。 在這種情況下，打開電燈開關的行為是原因，打開燈泡是結果。

因果關係（也稱為因果關係）是一件事影響另一件事的結果，其中第一件事導致第二件事的一部分產生。 一般來說，一個過程有很多原因，這些原因也被稱為它的原因，它們都存在於它的歷史中。 一種影響可能會導致將來發生的許多其他影響。

了解因果關係

因果關係是指一個事件導致另一事件發生。 原因是使結果發生的事情。 結果是由於原因而發生的事情。 因果關係是一個單一的詞，既表達了因果的概念。

因果關係可以通過受控實驗或通過觀察兩個變量之間的線性關係來建立。 混雜變量是其他可能影響因變量並難以建立因果關係的變量。 混雜變量是與所研究的兩個變量相關並影響它們之間關係的第三個變量。 當兩個變量正相關時，這意味著它們傾向於朝著相同的方向移動。 例如，如果變量 A 增加，變量 B 也可能增加。

因果關係通常與相關性進行比較。 因果關係是一個變量影響另一個變量，而相關性是兩個變量一起變化。 因果關係是指兩個事物之間存在因果關係，而相關性僅意味著它們之間存在關係。

建立因果關係可能很困難，因為有很多其他變量可能會影響因變量。 為了建立因果關係，科學家們使用受控實驗。 在受控實驗中，自變量發生變化，而所有其他變量保持不變。 這使科學家能夠看到因變量如何響應自變量的變化而變化。

直接和間接因果關係

直接因果關係是指有因果關係，兩者直接相關。 在上面的例子中，打開電燈開關的動作與燈泡的打開直接相關。

間接因果關係是指有因果關係，但兩者並無直接關係。 在這種類型的關係中，原因和結果之間通常有一個或多個中間步驟。

例如，如果您說學習考試可以使您獲得好成績，那將是間接的因果關係。 這是間接的，因為學習和取得好成績之間有幾個步驟； 首先，你必須參加考試，然後根據你的表現來確定成績。

因此，為了存在間接的因果關係，因果之間必須存在聯繫。 在上面的示例中，鏈接正在接受測試。 沒有這個鏈接，學習不會對你的成績產生任何影響； 如果您在學習後碰巧取得了好成績，那隻是巧合。

相關性和因果關係

重要的是要注意因果關係與相關性不同。 相關性是指兩件事情相關，但不一定是因為一件事情導致另一件事情。 例如，冰淇淋銷售與游泳池死亡人數之間可能存在相關性。 這並不一定意味著冰淇淋會讓人溺水； 這可能只是巧合。

另一方面，因果關係確實包含因果關係。 在上面的例子中，打開電燈開關的行為是原因，打開燈泡是結果。

相關性主要分為三種類型：正相關、負相關和零相關。 正相關意味著隨著一個變量的增加，另一個變量也會增加。 負相關意味著隨著一個變量的增加，另一個變量減少。 零相關意味著兩個變量之間沒有關係。

為什麼相關性不意味著因果關係？

相關性不一定意味著因果關係有幾個原因。 首先，可能存在第三個變量導致關係中的兩個變量。 例如，如果冰淇淋銷售與游泳池死亡人數之間存在相關性，那可能是因為天氣炎熱。 在這種情況下，天氣將是導致冰淇淋銷售和游泳池死亡的第三個變量。

其次，關係也有可能顛倒； 換句話說，結果可能是原因。 這似乎違反直覺，但重要的是要記住相關性是基於觀察數據的，這意味著我們不一定能確定因果關係的方向。

例如，假設學習考試和取得好成績之間存在相關性。 這種關係實際上可能是相反的； 換句話說，可能是那些往往取得好成績的人更有可能為考試而學習。 在這種情況下，結果（獲得好成績）正在導致原因（為考試而學習）。

第三，這兩個變量也有可能是相關的，但不是因為任何因果關係。 例如，假設人們閱讀的書籍數量與他們擁有的汽車數量之間存在相關性。 這兩個變量之間的關係可能​​僅僅是因為它們都受到第三個變量的影響，例如收入。 在這種情況下，人們閱讀的書籍數量與擁有的汽車數量之間沒有因果關係； 這兩個變量只是相關的，因為它們都受收入的影響。

因此，重要的是要記住相關性並不一定意味著因果關係。 僅僅因為兩件事是相關的，並不一定意味著一件事引起了另一件事。 兩件事可能相關的原因有很多，在得出任何結論之前考慮所有這些可能性很重要。

具體因果關係

具體的因果解釋需要根據參與者的主觀看法對您的現象進行全面描述。

具體的因果關係是兩個變量之間的關係，其中原因是已知的或可以從數據中推斷出來。 例如，假設您正在研究學習和成績之間的關係。 在這種情況下，原因（研究）是已知的，並且可以從數據中推斷出結果（等級）。

具體研究的顯著特點是它側重於在您的研究參與者建立的因果關係中尋找模式和主題。

因果關係

nomothetic 方法是一種旨在概括的方法。 為了概括，現象必須被準確地測量並簡化為普遍理解的術語，例如數學和統計學。

正則因果關係是兩個變量之間的關係，其中影響已知或可以從數據中推斷出來，但原因未知。 例如，假設您正在研究收入與幸福之間的關係。 在這種情況下，結果（幸福）是已知的，但原因（收入）是未知的。

虛假關係

虛假關係是兩個變量之間實際上不是因果關係的關係。 這是兩個變量之間的關係，看起來是因果關係，但可以用第三個變量來解釋。 發生這種情況的原因有很多。

首先，這種關係可能只是偶然的。 例如，假設您擲硬幣 100 次，正面朝上 50 次。 在這種情況下，有 50% 的機會正面朝上，因此拋硬幣和正面朝上的關係實際上並不是因果關係。

其次，這種關係也有可能是由於其他一些尚未考慮的因素造成的。 例如，假設冰淇淋銷售與游泳池死亡人數之間存在相關性。 可能是天氣熱。 在這種情況下，天氣將是解釋冰淇淋銷售與游泳池死亡之間關係的第三個變量。

重要的是要記住，僅僅因為兩件事相關並不一定意味著一件導致另一件事。 兩件事可能相關的原因有很多，在得出任何結論之前考慮所有這些可能性很重要。

因果研究

因果研究，也稱為解釋性研究，是對因果關係的調查。 因果研究調查一個變量對另一個變量的影響。

因果研究的目的是確定因果關係。 可以進行因果研究以檢驗假設或探索問題。

因果研究用於確定現象的原因。 因果研究通常用於社會和行為科學以及醫學。 因果研究可以通過實驗、調查或觀察研究進行。

因果研究通常用於檢驗假設。 假設是對現象提出的解釋。 通過實驗檢驗假設。 因果研究也可以用來探索一個問題。

進行因果研究是為了確定因果關係。 因果研究通常用於社會和行為科學以及醫學。 因果研究可以通過實驗、調查或觀察研究進行。

研究問題

收入如何影響幸福感？

這是一個因果研究問題的例子。 研究人員想要調查這個問題，以確定收入和幸福之間是否存在因果關係。

研究人員可能會使用多種方法來調查這個問題，例如調查、實驗或觀察性研究。

可以使用一項調查來詢問人們他們的收入和幸福程度。 可以進行一個實驗，其中一些人的收入較高，而另一些人的收入較低，然後研究人員可以觀察收入對幸福感的影響。 可以進行一項觀察性研究，研究人員只需觀察收入不同的人並衡量他們的幸福程度。

研究人員將使用來自這些方法的數據來嘗試回答研究問題。 研究人員會尋找收入和幸福之間的關係，如果存在這種關係，研究人員會嘗試確定它是否是因果關係。

如果研究人員發現收入和幸福感之間存在因果關係，這些信息可以用來幫助人們改善生活。 例如，如果研究人員發現增加收入確實會增加幸福感，那麼政策制定者可以利用這些信息來決定如何分配收入。

如何暗示因果關係

有幾種方法可以在您的寫作中暗示因果關係-

1. 使用基於時間的短語

使用基於時間的短語，例如“之後”、“盡快”和“一次”。 例如，“吃完早餐後，我感覺更有活力。”

2. 連詞的使用

用連詞連接兩個想法，例如“因為”、“因為”或“所以”。 例如，“我今晚要早點睡覺，因為我明天要開早會。”

3.使用因果動詞

使用因果動詞，例如“影響”、“原因”或“影響”。 例如，“新軟件給公司帶來了問題。”

4. 提出原因

用“由於”、“由於”或“由於”來提出原因。 例如，“由於大雨，比賽被取消。”

5. 引入條件

用“if”或“unless”引入條件性。 例如，“如果你不為考試而學習，你可能會失敗。”

結論！

因果關係並不總是很容易識別，並且必須考慮多種因素才能確定關係是否是因果關係。 然而，因果研究是了解世界和做出可以改善人們生活的決策的重要工具。

你怎麼看？ 你認為因果研究重要嗎？ 因果研究問題的其他一些例子是什麼？ 讓我們在評論中知道！