Investigación causal: ¿Qué pasa con los consejos gratuitos?

La investigación causal se clasifica como investigación concluyente ya que intenta construir un vínculo de causa y efecto entre dos variables. Esta investigación se utiliza principalmente para determinar la causa de un comportamiento particular. Podemos usar esta investigación para determinar qué cambios ocurren en una variable independiente debido a un cambio en la variable dependiente.

Puede ayudarlo a evaluar las actividades de marketing, mejorar los procedimientos internos y desarrollar planes comerciales más efectivos. Comprender cómo una circunstancia afecta a otra puede ayudarlo a determinar los métodos más efectivos para satisfacer sus necesidades comerciales.

Esta publicación explicará la investigación causal, definirá sus componentes esenciales, describirá sus beneficios y limitaciones, y brindará algunos consejos importantes.

¿Qué es la investigación causal?

La investigación causal también se conoce como investigación explicativa. Es un tipo de investigación que examina si existe una relación de causa y efecto entre dos eventos separados. Esto ocurriría cuando hay un cambio en una de las variables independientes, que está provocando cambios en la variable dependiente.

Puede utilizar la investigación causal para evaluar los efectos de cambios particulares en normas, procedimientos, etc. existentes. Este tipo de investigación examina una condición o un problema para explicar los patrones de interacción entre las variables.

Componentes de la investigación casual

Solo la información causal específica puede demostrar la existencia de vínculos de causa y efecto. Los tres componentes clave de la investigación causal son los siguientes:

Secuencia temporal

Antes del efecto, debe ocurrir la causa. Si la causa ocurre antes de la aparición del efecto, la causa y el efecto solo pueden vincularse. Por ejemplo, si el aumento de las ganancias ocurrió antes de que se emitiera el anuncio, no se puede vincular a un aumento en el gasto publicitario.

Asociación no espuria

Las fluctuaciones vinculadas entre dos variables solo se permiten si no hay otra variable que esté relacionada tanto con la causa como con el efecto. Por ejemplo, un fabricante de portátiles ha descubierto una correlación entre los portátiles y la temporada de otoño. Ven que durante esta temporada, más personas compran cuadernos porque los estudiantes los están comprando para el próximo semestre.

Durante el verano, la empresa lanzó una campaña publicitaria de portátiles. Para probar su suposición, pueden consultar los datos de la campaña para ver si el aumento en las ventas de cuadernos se debió al ritmo natural de compra de cuadernos del estudiante o al anuncio.

Variación concomitante

La variación concomitante se define como un cambio cuantitativo en el efecto que ocurre únicamente como resultado de un cambio cuantitativo en la causa. Esto significa que debe haber un cambio constante entre las dos variables. Puede examinar la validez de una conexión de causa y efecto al ver si la variable independiente provoca un cambio en la variable dependiente.

Por ejemplo, si una empresa no intenta mejorar las ventas adquiriendo empleados calificados u ofreciéndoles capacitación, entonces la contratación de empleados experimentados no puede acreditarse por un aumento en las ventas, otros factores pueden haber contribuido al aumento en las ventas.

Ventajas y desventajas de la investigación causal

La investigación causal o explicativa tiene varias ventajas tanto para académicos como para empresas. Al igual que con cualquier otro método de investigación, tiene algunas desventajas que los investigadores deben tener en cuenta. Veamos algunas de las ventajas y desventajas de esta investigación.

Las ventajas

• Ayuda en la identificación de las causas de los procesos del sistema. Esto permite al investigador tomar las medidas necesarias para resolver problemas o mejorar los resultados.
• Proporciona replicación si es necesario.
• La investigación causal ayuda a determinar los efectos del cambio de procedimientos y métodos.
• Los temas se eligen de manera metódica. Como resultado, es beneficioso para mejorar la validez interna.
• La capacidad de analizar los efectos de los cambios en los eventos, procesos, fenómenos, etc. existentes.
• Encuentra las fuentes de las correlaciones variables, cerrando la brecha en la investigación correlacional.

Las desventajas

• No siempre es posible monitorear los efectos de todos los factores externos, por lo que la investigación casual es un desafío.
• Consume mucho tiempo y puede ser costoso de ejecutar.
• El efecto de una amplia gama de factores y variables existentes en un entorno particular dificulta la obtención de resultados.
• El error más importante en esta investigación es una coincidencia. Una coincidencia entre una causa y un efecto a veces puede interpretarse como una dirección de causalidad.
• Para corroborar los hallazgos de la investigación explicativa, debe realizar tipos adicionales de investigación. No se pueden simplemente sacar conclusiones basadas en los hallazgos de un estudio causal.
• A veces es sencillo para un investigador ver que dos variables están relacionadas, pero puede ser difícil para un investigador determinar qué variable es la causa y qué variable es el efecto.

Consejos para implementar la investigación causal

La investigación causal es frecuentemente el último tipo de investigación que se realiza durante el proceso de investigación y se considera definitiva. Como resultado, es fundamental planificar la investigación con parámetros y objetivos específicos en mente. Estos son algunos consejos para llevar a cabo una investigación informal con éxito:

1. Comprenda los parámetros de su investigación

Identifique cualquier estrategia de diseño que cambie la forma en que entiende sus datos. Determine cómo adquirió los datos y si sus conclusiones son más aplicables en la práctica en algunos casos que en otros.

2. Elija una estrategia de muestreo aleatorio

Es fundamental elegir una técnica que funcione mejor para usted cuando tiene participantes o sujetos. Puede usar una base de datos para generar una lista aleatoria, seleccionar una selección aleatoria de categorías ya ordenadas o realizar una encuesta.

3. Determinar todas las relaciones posibles

Examine las diferentes relaciones entre sus variables independientes y dependientes para generar conocimientos y conclusiones más sofisticados.

Conclusión

En resumen, la investigación causal o explicativa ayuda a las organizaciones a comprender cómo sus actividades y comportamientos actuales las afectarán en el futuro. Esto es increíblemente útil en una amplia gama de escenarios comerciales. Esta investigación puede garantizar el resultado de diversas actividades de marketing, campañas y garantías. Usando los hallazgos de este programa de investigación, podrá diseñar estrategias comerciales más exitosas que aprovechen cada oportunidad comercial.

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