Ricerca causale

Un'indagine causale è quella stabilita dalla relazione causa ed effetto in un argomento studiato

Cos'è la ricerca causale?

IL Ricerca causale È lo studio volto a scoprire possibili relazioni tra variabili. Il suo obiettivo è capire quali variabili sono le cause dell'effetto studiato. Cioè, cerca di identificare la relazione funzionale tra causa ed effetto. 

È un tipo di ricerca sperimentale e statistiche. Gli esperimenti possono essere condotti in laboratori con condizioni controllate per evitare errate interpretazioni della relazione tra causa ed effetto.

In questi casi, il ricercatore controlla alcune variabili e manipola altre. Ma puoi anche eseguire esperimenti sul campo, in cui il controllo e la manipolazione sono più limitati.

Da parte sua, la ricerca statistica viene condotta su dati pre -esistenti. In alcuni casi, vengono applicati metodi statistici per stabilire la probabilità che una variabile X abbia un certo effetto sulla variabile e. In altri casi, per determinare queste simulazioni di causalità vengono utilizzate dai modelli matematici.

Tra gli altri, la ricerca causale ha un grande campo di applicazione nell'area di marketing. Ad esempio, può essere utilizzato per misurare il potenziale impatto che una modifica specifica delle caratteristiche di un prodotto può avere sulle preferenze del consumatore. Da questo, un'azienda può basare il suo business plan.

Caratteristiche di ricerca causali

Cerca la causalità

Come suggerisce il nome, la ricerca causale cerca di stabilire la causalità. In generale, si può dire che questi studi stabiliscono perché e come un fenomeno.

Questo tipo di indagine esplora l'effetto di una cosa su un'altra e, più specificamente, l'effetto di una variabile su un'altra.

Altamente strutturato

Una delle caratteristiche più eccezionali è che sono altamente strutturate. In questo senso, richiedono un approccio sequenziale rigido per il campionamento.

Il campionamento è chiamato processo in cui viene presa una quantità predefinita di osservazioni di una popolazione di notevoli dimensioni.

Rigoroso

Inoltre, sono anche molto rigorosi da eseguire la raccolta e l'analisi dei dati. Tutte queste misure rigorose nel design dello studio cercano di stabilire una relazione affidabile e verificabile tra due o più costrutti o variabili.

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Anche le altre variabili che l'influenza dovrebbero essere controllate in modo che il loro impatto sull'effetto possa essere eliminato o ridotto al minimo. Pertanto, se si richiede l'impatto delle condizioni salariali sulla rotazione del personale volontario, devono essere controllate altre variabili che intervengono come età, stato civile o livello di studi.

Richiede esperimenti

D'altra parte, questo tipo di studi richiede la sperimentazione per stabilire la causalità. E, nella maggior parte delle situazioni, è quantitativo e utilizza test statistici delle informazioni raccolte.

Vantaggi e svantaggi della ricerca causale

Vantaggi

Controllo sulle variabili

In questo tipo di ricerca, il controllo sulle variabili coinvolte nel processo è più semplice. Poiché il controllo più rigoroso viene eseguito su variabili indipendenti, diventa più facile eliminare o limitare l'effetto di variabili esterne e indesiderate.

Relazione causa ed effetto

A causa della forma del progetto di ricerca causale, la manipolazione delle variabili è semplice e semplice. In questo modo, le relazioni causa-effetto possono essere facilmente determinate.

Risultati

Gli esperimenti condotti attraverso la ricerca causale possono essere ripetuti e i risultati vengono nuovamente verificati. Ciò aumenta il grado di affidabilità.

Ciò è possibile grazie al fatto che in questo tipo di ricerca vengono utilizzate configurazioni di controllo specifiche.

Carta strumentale

Gli studi causali possono svolgere un ruolo strumentale in termini di identificazione dei motivi alla base di una vasta gamma di processi.

Allo stesso modo, attraverso di loro puoi valutare l'impatto delle modifiche sugli standard, sui processi, tra gli altri.

Svantaggi

Fattori coincidenti

Nella ricerca causale, le coincidenze negli eventi possono influire sui risultati. Questi possono essere percepiti come relazioni di causa ed effetto, quando in realtà non lo sono.

Affidabilità dei risultati

A volte, in questo tipo di ricerca può essere difficile raggiungere conclusioni appropriate sulla base dei risultati dello studio condotto. Ciò è dovuto all'impatto di una vasta gamma di fattori e variabili nell'ambiente dell'evento analizzato.

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Correlazione tra variabili

In alcuni casi, è difficile identificare quale variabile è una causa e qual è il suo impatto sull'evento studiato. Questa situazione può apparire frequentemente anche se la correlazione tra le variabili è stata effettivamente stabilita.

Real Esempi di ricerca causale

L'effetto del tempo e dei suoi cambiamenti nello stato emotivo

Nel 2012, Spanova ha condotto uno studio per conoscere la relazione tra il clima e lo stato emotivo degli individui. Questo è stato effettuato a Sofia, in Bulgaria, per un periodo di otto mesi. Nel corso di questa ricerca, sono stati usati cinque metodi psicologici.

I risultati ottenuti hanno mostrato che improvvisi cambiamenti climatici, secondo previsto, hanno avuto effetti sulle emozioni umane. Inoltre, è stato dimostrato che gli individui emotivamente stabili sono più resistenti all'influenza del clima sulle loro emozioni.

Effetti della pubblicità negativa e della reazione dell'azienda sugli atteggiamenti dei consumatori

Matos e Veiga, nel 2004, hanno studiato come la pubblicità negativa può influire sulle percezioni dei consumatori. Hanno anche analizzato le diverse opzioni di reazioni aziendali e valutato i moderatori.

Per raggiungere i loro obiettivi, hanno condotto uno studio di laboratorio. Questo stava cercando di dimostrare come i consumatori elaborano pubblicamente informazioni negative.

I risultati confermano l'effetto dannoso della pubblicità negativa sugli atteggiamenti dei consumatori. Tuttavia, l'identificazione con il marchio o il prodotto è un attenuatore.

D'altra parte, un lavoro sul campo ha confrontato le diverse risposte dell'azienda a questo tipo di pubblicità. I risultati hanno confermato i risultati del primo studio: il grado di identificazione con il prodotto riduce al minimo gli effetti negativi.

Effetti della tecnologia multimediale sull'apprendimento

Un altro esempio di un'indagine causale è lo studio presentato da Gertner nell'aprile 2011. Il suo obiettivo era valutare gli effetti del testo elettronico sulla comprensione della lettura e sul trasferimento dell'apprendimento.

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In questo studio, hanno partecipato a sessanta studenti Nine, che si sono iscritti a un corso introduttivo di psicologia. Un gruppo utilizzava libri di testo tradizionali, mentre un altro utilizzava solo testi elettronici. Quindi, entrambi i gruppi hanno completato i test di valutazione sull'apprendimento e il trasferimento dell'apprendimento.

In generale, è stato scoperto che esiste una relazione positiva tra l'apprendimento e la lettura nei punteggi di trasferimento del testo elettronico rispetto al testo tradizionale. Inoltre, i punteggi di comprensione della lettura erano simili.

Relazione tra disinformazione e notizie con posizioni estremiste

Negli Stati Uniti, il 6 gennaio 2020 c'era un assalto al Congresso di quel paese da parte dei sostenitori dell'ex presidente Donald Trump. Un'indagine condotta dalle agenzie governative statunitensi per il 2021 ha stabilito la relazione diretta tra le notizie false così chiamate, o notizie false, con posizioni estremiste e radicali.

L'abbondanza di queste false notizie sui social network è aumentata di un'alta percentuale della radicalizzazione di grandi settori della popolazione americana.

Anche dopo aver fornito forti prove che l'FBI non era dietro l'assalto, o che gli "antifas" così chiamati (dagli antifascisti o dalle persone dell'ideologia di sinistra) non erano quelli che hanno iniziato e guardato alle persone, un vasto La maggioranza dei seguaci di Trump continua a pensare che nel mondo e negli Stati Uniti è forgiata una cospirazione di magnitudini stratosferiche.

L'indagine ha sottolineato come una delle cause, la proliferazione di notizie false e il fatto che le persone verificano le informazioni, poiché sono identificate in modo tale con le notizie che danno loro per certo.

L'indagine si basava sui numerosi registri mobili audiovisivi, messaggi di WhatsApp e database di polizia, oltre alle testimonianze personali.

Riferimenti

1. MBBaskool. (S/F). Definizione: Causal Reesarch. Tratto da Mbbaskool.com/concetti aziendali.
2. Metodologia di ricerca. (S/F). Ricerca causale (ricerca esplicativa). Tratto dalla metodologia della ricerca.netto.
3. Chawla, d. E Sodhi, n. (2011). Metodologia della ricerca: concetti e casi. Nuova Delhi: Vikas Publishing House.
4. DJS Research Ltd. (2006, 26 luglio). Cos'è la ricerca causale?. MarketResearchWorld.netto.