البحث السببي: ما هو مع النصائح المجانية

يُصنف البحث السببي على أنه بحث قاطع لأنه يحاول بناء رابط السبب والنتيجة بين متغيرين. يستخدم هذا البحث بشكل أساسي لتحديد سبب سلوك معين. يمكننا استخدام هذا البحث لتحديد التغييرات التي تحدث في متغير مستقل بسبب تغيير في المتغير التابع.

يمكن أن يساعدك في تقييم الأنشطة التسويقية وتحسين الإجراءات الداخلية ووضع خطط عمل أكثر فعالية. قد يساعدك فهم كيفية تأثير ظرف ما على الآخر في تحديد أكثر الطرق فعالية لتلبية احتياجات عملك.

سيشرح هذا المنشور البحث السببي ، ويحدد مكوناته الأساسية ، ويصف فوائده وقيوده ، ويقدم بعض النصائح المهمة.

ما هو البحث السببي؟

يُعرف البحث السببي أيضًا بالبحث التوضيحي. إنه نوع من البحث الذي يفحص ما إذا كانت هناك علاقة سبب ونتيجة بين حدثين منفصلين. قد يحدث هذا عندما يكون هناك تغيير في أحد المتغيرات المستقلة ، مما يسبب تغييرات في المتغير التابع.

يمكنك استخدام البحث السببي لتقييم آثار تغييرات معينة على المعايير والإجراءات الحالية وما إلى ذلك. يفحص هذا النوع من البحث حالة أو مشكلة لشرح أنماط التفاعلات بين المتغيرات.

مكونات البحث العرضي

يمكن فقط للمعلومات السببية المحددة إثبات وجود روابط السبب والنتيجة. المكونات الرئيسية الثلاثة للبحث السببي هي كما يلي:

تسلسل زمني

قبل التأثير ، يجب أن يحدث السبب. إذا حدث السبب قبل ظهور التأثير ، فلا يمكن ربط السبب والنتيجة إلا. على سبيل المثال ، إذا حدثت زيادة في الأرباح قبل بث الإعلان ، فلا يمكن ربطها بزيادة الإنفاق الإعلاني.

جمعية غير مزيفة

لا يُسمح بالتقلبات المرتبطة بين متغيرين إلا إذا لم يكن هناك متغير آخر مرتبط بكل من السبب والنتيجة. على سبيل المثال ، اكتشفت إحدى الشركات المصنعة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة وجود علاقة بين أجهزة الكمبيوتر المحمولة وموسم الخريف. يرون أنه خلال هذا الموسم ، يشتري المزيد من الأشخاص أجهزة الكمبيوتر المحمولة لأن الطلاب يشترونها للفصل الدراسي القادم.

خلال الصيف ، أطلقت الشركة حملة إعلانية لأجهزة الكمبيوتر المحمولة. لاختبار افتراضهم ، يمكنهم البحث عن بيانات الحملة لمعرفة ما إذا كانت الزيادة في مبيعات أجهزة الكمبيوتر المحمولة ترجع إلى الإيقاع الطبيعي للطالب في شراء أجهزة الكمبيوتر المحمولة أو الإعلان.

الاختلاف المصاحب

يُعرَّف التباين المصاحب بأنه تغيير كمي في التأثير يحدث فقط كنتيجة لتغيير كمي في السبب. هذا يعني أنه يجب أن يكون هناك تغيير ثابت بين المتغيرين. يمكنك فحص صلاحية اتصال السبب والنتيجة من خلال معرفة ما إذا كان المتغير المستقل يسبب تغييرًا في المتغير التابع.

على سبيل المثال ، إذا لم تحاول أي شركة تعزيز المبيعات من خلال اكتساب موظفين مهرة أو تقديم تدريب لهم ، فلا يمكن أن يُعزى تعيين موظفين ذوي خبرة إلى زيادة المبيعات ، فقد تكون هناك عوامل أخرى ساهمت في زيادة المبيعات.

مزايا وعيوب البحث السببي

البحث السببي أو التوضيحي له مزايا مختلفة لكل من الأكاديميين والشركات. كما هو الحال مع أي طريقة بحث أخرى ، لها بعض العيوب التي يجب على الباحثين إدراكها. دعونا نلقي نظرة على بعض مزايا وعيوب هذا البحث.

مزايا

• يساعد في تحديد أسباب عمليات النظام. يتيح ذلك للباحث اتخاذ الخطوات المطلوبة لحل المشكلات أو تحسين النتائج.
• يوفر النسخ المتماثل إذا لزم الأمر.
• يساعد البحث السببي في تحديد آثار الإجراءات والأساليب المتغيرة.
• يتم اختيار الموضوعات بطريقة منهجية. نتيجة لذلك ، فهو مفيد لتحسين الصلاحية الداخلية.
• القدرة على تحليل آثار التغييرات على الأحداث والعمليات والظواهر الحالية وما إلى ذلك.
• البحث عن مصادر الارتباطات المتغيرة ، وسد الفجوة في البحث الارتباط.

العيوب

• ليس من الممكن دائمًا مراقبة تأثيرات جميع العوامل الخارجية ، لذا فإن إجراء البحوث غير الرسمية يمثل تحديًا.
• تستغرق وقتًا طويلاً وقد يكون تنفيذها مكلفًا.
• إن تأثير مجموعة كبيرة من العوامل والمتغيرات الموجودة في بيئة معينة يجعل من الصعب استخلاص النتائج.
• الخطأ الأكبر في هذا البحث هو صدفة. يمكن أحيانًا تفسير المصادفة بين السبب والنتيجة على أنها اتجاه للسببية.
• لتأكيد نتائج البحث التوضيحي ، يجب عليك إجراء أنواع إضافية من البحث. لا يمكنك فقط التوصل إلى استنتاجات بناءً على نتائج دراسة سببية.
• أحيانًا يكون من السهل على الباحث أن يرى أن هناك متغيرين مرتبطين ، ولكن قد يكون من الصعب على الباحث تحديد أي متغير هو السبب وأي متغير هو التأثير.

نصائح لتنفيذ البحث السببي

غالبًا ما يكون البحث السببي هو النوع الأخير من البحث الذي يتم إجراؤه أثناء عملية البحث ، ويعتبر نهائيًا. نتيجة لذلك ، من الأهمية بمكان التخطيط للبحث مع وضع معايير وأهداف محددة في الاعتبار. فيما يلي بعض النصائح لإجراء بحث غير رسمي بنجاح:

1. فهم معايير البحث الخاص بك

حدد أي استراتيجيات تصميم تغير طريقة فهمك لبياناتك. حدد كيف حصلت على البيانات وما إذا كانت استنتاجاتك قابلة للتطبيق في بعض الحالات أكثر من غيرها.

2. اختر استراتيجية عشوائية لأخذ العينات

من الأهمية بمكان اختيار أسلوب يناسبك بشكل أفضل عندما يكون لديك مشاركين أو مواضيع. يمكنك استخدام قاعدة بيانات لإنشاء قائمة عشوائية ، أو تحديد اختيار عشوائي من الفئات التي تم فرزها بالفعل ، أو إجراء مسح.

3. تحديد كل العلاقات الممكنة

افحص العلاقات المختلفة بين المتغيرات المستقلة والتابعة لديك لبناء رؤى واستنتاجات أكثر تعقيدًا.

استنتاج

للتلخيص ، البحث السببي أو التوضيحي يساعد المنظمات على فهم كيفية تأثير أنشطتها وسلوكياتها الحالية عليها في المستقبل. هذا مفيد بشكل لا يصدق في مجموعة واسعة من سيناريوهات الأعمال. يمكن أن يضمن هذا البحث نتائج الأنشطة التسويقية والحملات والضمانات المختلفة. باستخدام نتائج هذا البرنامج البحثي ، ستتمكن من تصميم استراتيجيات عمل أكثر نجاحًا تستفيد من كل فرصة عمل.

في QuestionPro ، نقدم جميع أنواع الأدوات اللازمة للباحثين لتنفيذ مشاريعهم. يمكن أن يساعدك في تحقيق أقصى استفادة من بياناتك من خلال إرشادك خلال العملية.

يتعلم أكثر