Recherche causale : de quoi s'agit-il avec les conseils gratuits

La recherche causale est classée comme recherche concluante puisqu'elle tente d'établir un lien de cause à effet entre deux variables. Cette recherche est principalement utilisée pour déterminer la cause d'un comportement particulier. Nous pouvons utiliser cette recherche pour déterminer quels changements se produisent dans une variable indépendante en raison d'un changement dans la variable dépendante.

Il peut vous aider à évaluer les activités de marketing, à améliorer les procédures internes et à élaborer des plans d'affaires plus efficaces. Comprendre comment une circonstance affecte une autre peut vous aider à déterminer les méthodes les plus efficaces pour satisfaire les besoins de votre entreprise.

Cet article expliquera la recherche causale, définira ses composants essentiels, décrira ses avantages et ses limites et fournira quelques conseils importants.

Qu'est-ce que la recherche causale ?

La recherche causale est également connue sous le nom de recherche explicative. C'est un type de recherche qui examine s'il existe une relation de cause à effet entre deux événements distincts. Cela se produirait lorsqu'il y a un changement dans l'une des variables indépendantes, ce qui entraîne des changements dans la variable dépendante.

Vous pouvez utiliser la recherche causale pour évaluer les effets de changements particuliers sur les normes, les procédures existantes, etc. Ce type de recherche examine une condition ou un problème pour expliquer les modèles d'interactions entre les variables.

Composantes de la recherche occasionnelle

Seules des informations causales spécifiques peuvent démontrer l'existence de liens de cause à effet. Les trois éléments clés de la recherche causale sont les suivants :

Séquence temporelle

Avant l'effet, la cause doit se produire. Si la cause survient avant l'apparition de l'effet, la cause et l'effet ne peuvent qu'être liés. Par exemple, si l'augmentation des bénéfices s'est produite avant la diffusion de la publicité, elle ne peut pas être liée à une augmentation des dépenses publicitaires.

Association non fausse

Les fluctuations liées entre deux variables ne sont autorisées que s'il n'y a pas d'autre variable liée à la fois à la cause et à l'effet. Par exemple, un fabricant d'ordinateurs portables a découvert une corrélation entre les ordinateurs portables et la saison d'automne. Ils voient qu'au cours de cette saison, plus de gens achètent des cahiers parce que les étudiants les achètent pour le semestre à venir.

Au cours de l'été, l'entreprise a lancé une campagne publicitaire pour les ordinateurs portables. Pour tester leur hypothèse, ils peuvent consulter les données de la campagne pour voir si l'augmentation des ventes d'ordinateurs portables était due au rythme naturel d'achat des ordinateurs portables par l'élève ou à la publicité.

Variation concomitante

La variation concomitante est définie comme un changement quantitatif de l'effet qui se produit uniquement à la suite d'un changement quantitatif de la cause. Cela signifie qu'il doit y avoir un changement constant entre les deux variables. Vous pouvez examiner la validité d'un lien de cause à effet en voyant si la variable indépendante provoque un changement dans la variable dépendante.

Par exemple, si une entreprise ne tente pas d'augmenter ses ventes en acquérant des employés qualifiés ou en leur offrant une formation, l'embauche d'employés expérimentés ne peut être créditée pour une augmentation des ventes, d'autres facteurs peuvent avoir contribué à l'augmentation des ventes.

Avantages et inconvénients de la recherche causale

La recherche causale ou explicative présente divers avantages tant pour les universitaires que pour les entreprises. Comme toute autre méthode de recherche, elle présente quelques inconvénients dont les chercheurs doivent être conscients. Examinons quelques-uns des avantages et des inconvénients de cette recherche.

Les avantages

• Aide à l'identification des causes des processus du système. Cela permet au chercheur de prendre les mesures nécessaires pour résoudre les problèmes ou améliorer les résultats.
• Il fournit la réplication si nécessaire.
• La recherche causale aide à déterminer les effets des changements de procédures et de méthodes.
• Les sujets sont choisis de manière méthodique. Par conséquent, il est bénéfique pour améliorer la validité interne.
• La capacité d'analyser les effets des changements sur les événements, processus, phénomènes existants, etc.
• Trouve les sources des corrélations variables, comblant ainsi le fossé de la recherche corrélationnelle.

Les désavantages

• Il n'est pas toujours possible de surveiller les effets de tous les facteurs externes, de sorte que la recherche occasionnelle est difficile à faire.
• Cela prend du temps et peut être coûteux à exécuter.
• L'effet d'un large éventail de facteurs et de variables existant dans un contexte particulier rend difficile l'obtention de résultats.
• L'erreur la plus importante dans cette recherche est une coïncidence. Une coïncidence entre une cause et un effet peut parfois être interprétée comme un sens de causalité.
• Pour corroborer les résultats de la recherche explicative, vous devez entreprendre des types de recherche supplémentaires. Vous ne pouvez pas simplement tirer des conclusions sur la base des résultats d'une étude causale.
• Il est parfois simple pour un chercheur de voir que deux variables sont liées, mais il peut être difficile pour un chercheur de déterminer quelle variable est la cause et quelle variable est l'effet.

Conseils pour la mise en œuvre de la recherche causale

La recherche causale est souvent le dernier type de recherche effectuée au cours du processus de recherche et elle est considérée comme définitive. Par conséquent, il est essentiel de planifier la recherche en gardant à l'esprit des paramètres et des objectifs précis. Voici quelques conseils pour mener à bien une recherche occasionnelle :

1. Comprendre les paramètres de votre recherche

Identifiez toutes les stratégies de conception qui changent la façon dont vous comprenez vos données. Déterminez comment vous avez acquis les données et si vos conclusions sont plus applicables en pratique dans certains cas que dans d'autres.

2. Choisissez une stratégie d'échantillonnage aléatoire

Il est essentiel de choisir une technique qui vous convient le mieux lorsque vous avez des participants ou des sujets. Vous pouvez utiliser une base de données pour générer une liste aléatoire, sélectionner une sélection aléatoire à partir de catégories déjà triées ou mener une enquête.

3. Déterminer toutes les relations possibles

Examinez les différentes relations entre vos variables indépendantes et dépendantes pour élaborer des informations et des conclusions plus sophistiquées.

Conclusion

Pour résumer, la recherche causale ou explicative aide les organisations à comprendre comment leurs activités et comportements actuels les impacteront à l'avenir. Ceci est incroyablement utile dans un large éventail de scénarios commerciaux. Cette recherche peut garantir le résultat de diverses activités de marketing, campagnes et collatéraux. En utilisant les résultats de ce programme de recherche, vous serez en mesure de concevoir des stratégies commerciales plus efficaces qui tirent parti de chaque opportunité commerciale.

Chez QuestionPro, nous proposons toutes sortes d'outils nécessaires aux chercheurs pour mener à bien leurs projets. Il peut vous aider à tirer le meilleur parti de vos données en vous guidant tout au long du processus.

APPRENDRE ENCORE PLUS