Ricerca causale: caratteristiche, vantaggi ed esempi
La ricerca causale è quella che mira a scoprire possibili relazioni tra variabili. Il suo obiettivo è capire quali variabili sono la causa dell'effetto studiato. Cioè, cerca di identificare la relazione funzionale tra causa ed effetto.
È un tipo di ricerca sperimentale e statistica. Gli esperimenti possono essere effettuati in laboratori con condizioni controllate per evitare un'interpretazione errata della relazione tra causa ed effetto). In questi casi, il ricercatore controlla alcune variabili e ne manipola altre. Ma anche gli esperimenti possono essere condotti sul campo, dove il controllo e la manipolazione sono più limitati.
D'altra parte, la ricerca statistica viene effettuata su dati preesistenti. In alcuni casi, vengono applicati metodi statistici per stabilire la probabilità che una variabile x abbia un qualche effetto sulla variabile y. In altri casi, le simulazioni vengono utilizzate per determinare questa causalità utilizzando modelli matematici.
Tra l'altro, la ricerca causale ha un vasto campo di applicazione nell'area del marketing. Ad esempio, può essere utilizzato per misurare il potenziale impatto che un cambiamento specifico nelle caratteristiche di un prodotto può avere sul p
lineamenti
Cerca la causalità
Come suggerisce il nome, la ricerca causale cerca di stabilire la causalità. In generale, si può dire che questi studi stabiliscono il perché e il come di 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 importanti è che sono altamente strutturati. In tal senso, richiedono un approccio sequenziale rigido per il campionamento.
Il campionamento si riferisce al processo in cui un numero predeterminato di osservazioni è preso da una popolazione di dimensioni considerevoli.
rigoroso
Inoltre, sono anche molto rigorosi per eseguire la raccolta e l'analisi dei dati. Tutte queste misure rigorose nella progettazione dello studio cercano di stabilire una relazione affidabile e verificabile tra due o più costrutti o variabili.
Anche le altre variabili che influenzano devono essere controllate in modo che il loro impatto sull'effetto possa essere eliminato o ridotto al minimo. Pertanto, se l'impatto delle condizioni salariali sulla rotazione del personale volontario deve essere stabilito, altre variabili intervenienti devono essere controllate, come l'età, lo stato civile o il livello degli studi, tra gli altri.
Richiede esperimenti
D'altra parte, questo tipo di studi richiede una sperimentazione per stabilire la causalità. E, nella maggior parte delle situazioni, è di natura quantitativa e fa uso di prove statistiche delle informazioni raccolte.
Vantaggi e svantaggi della ricerca causale
vantaggio
Controllo sulle variabili
In questo tipo di ricerca, il controllo sulle variabili che intervengono nel processo è più semplice. Poiché il controllo più rigoroso viene effettuato su variabili indipendenti, diventa più facile eliminare o limitare l'effetto di variabili esterne e indesiderate.
Rapporto causa-effetto
A causa della forma di progettazione dell'indagine causale, la manipolazione delle variabili è semplice e veloce. In questo modo le relazioni causa-effetto possono essere facilmente determinate.
risultati
Gli esperimenti effettuati attraverso l'indagine causale possono essere ripetuti e i risultati possono essere nuovamente verificati. Con ciò aumenta il grado di affidabilità.
Questo è possibile grazie al fatto che in questo tipo di ricerca vengono utilizzate configurazioni di controllo specifiche che riducono l'incertezza nei risultati
Carta strumentale
Gli studi causali possono svolgere un ruolo strumentale in termini di identificazione delle ragioni dietro una vasta gamma di processi.
Allo stesso modo, attraverso di loro è possibile valutare l'impatto dei cambiamenti negli standard, i processi, tra gli altri.
svantaggi
Fattori di corrispondenza
Nella ricerca causale, le coincidenze negli eventi possono influenzare i 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 un'ampia gamma di fattori e variabili nell'ambiente dell'evento analizzato.
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 comparire frequentemente anche se la correlazione tra le variabili è stata stabilita in modo efficace.
Esempi reali
L'effetto del clima e i suoi cambiamenti nello stato emotivo
Nel 2012, Spanova ha condotto uno studio per determinare la relazione tra clima e stato emotivo degli individui. Ciò è stato effettuato a Sofia, in Bulgaria, per un periodo di otto mesi. Nel corso di questa indagine, sono stati utilizzati cinque metodi psicologici.
I risultati ottenuti hanno mostrato che il brusco cambiamento climatico, secondo le attese, ha 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 agli atteggiamenti dei consumatori
Matos e Veiga, nel 2004, hanno studiato come la pubblicità negativa possa influenzare le percezioni dei consumatori. Hanno anche analizzato diverse opzioni di reazione dell'azienda e valutato i moderatori.
Per raggiungere i loro obiettivi, hanno condotto uno studio di laboratorio. Ciò ha cercato di dimostrare come i consumatori elaborano informazioni pubblicamente negative.
I risultati confermano l'effetto dannoso della pubblicità negativa sull'atteggiamento dei consumatori. Tuttavia, l'identificazione con la marca o il prodotto è un fattore attenuante.
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 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 sull'apprendimento tramite trasferimento.
Sessantanove studenti hanno partecipato a questo studio che si sono iscritti a un corso introduttivo in Psicologia. Un gruppo utilizzava libri di testo tradizionali, mentre un altro gruppo utilizzava solo testi elettronici. Quindi, entrambi i gruppi hanno completato i test di valutazione in comprensione e apprendimento di trasferimento.
In generale, è stato riscontrato che esiste una relazione positiva tra l'apprendimento e la lettura nei punteggi di trasferimento elettronico del testo rispetto al testo tradizionale. Inoltre, i punteggi di comprensione della lettura erano simili.
