Ricerca causale: cos'è con Suggerimenti gratuiti

La ricerca causale è classificata come ricerca conclusiva poiché tenta di costruire un legame di causa ed effetto tra due variabili. Questa ricerca viene utilizzata principalmente per determinare la causa di un comportamento particolare. Possiamo usare questa ricerca per determinare quali cambiamenti si verificano in una variabile indipendente a causa di un cambiamento nella variabile dipendente.

Può assistervi nella valutazione delle attività di marketing, nel miglioramento delle procedure interne e nello sviluppo di piani aziendali più efficaci. Capire come una circostanza influisce su un'altra può aiutarti a determinare i metodi più efficaci per soddisfare le tue esigenze aziendali.

Questo post spiegherà la ricerca causale, definirà i suoi componenti essenziali, descriverà i suoi vantaggi e limiti e fornirà alcuni suggerimenti importanti.

Che cos'è la ricerca causale?

La ricerca causale è anche nota come ricerca esplicativa. È un tipo di ricerca che esamina se esiste una relazione di causa ed effetto tra due eventi separati. Ciò si verificherebbe quando si verifica una modifica in una delle variabili indipendenti, che sta causando modifiche nella variabile dipendente.

È possibile utilizzare la ricerca causale per valutare gli effetti di particolari cambiamenti su norme, procedure e così via esistenti. Questo tipo di ricerca esamina una condizione o un problema per spiegare i modelli di interazione tra variabili.

Componenti della ricerca casuale

Solo informazioni causali specifiche possono dimostrare l'esistenza di collegamenti di causa ed effetto. Le tre componenti chiave della ricerca causale sono le seguenti:

Sequenza temporale

Prima dell'effetto, deve verificarsi la causa. Se la causa si verifica prima della comparsa dell'effetto, la causa e l'effetto possono solo essere collegati. Ad esempio, se l'aumento del profitto è avvenuto prima della messa in onda della pubblicità, non può essere collegato a un aumento della spesa pubblicitaria.

Associazione non spuria

Le fluttuazioni collegate tra due variabili sono consentite solo se non esiste un'altra variabile correlata sia alla causa che all'effetto. Ad esempio, un produttore di notebook ha scoperto una correlazione tra i notebook e la stagione autunnale. Vedono che durante questa stagione, più persone acquistano quaderni perché gli studenti li stanno comprando per il prossimo semestre.

Durante l'estate, l'azienda ha lanciato una campagna pubblicitaria per i taccuini. Per verificare la loro ipotesi, possono cercare i dati della campagna per vedere se l'aumento delle vendite di quaderni è dovuto al ritmo naturale degli studenti nell'acquisto di quaderni o alla pubblicità.

Variazione concomitante

La variazione concomitante è definita come un cambiamento quantitativo nell'effetto che si verifica esclusivamente come risultato di un cambiamento quantitativo nella causa. Ciò significa che deve esserci un cambiamento costante tra le due variabili. È possibile esaminare la validità di una connessione di causa ed effetto verificando se la variabile indipendente provoca un cambiamento nella variabile dipendente.

Ad esempio, se una società non tenta di aumentare le vendite acquisendo dipendenti qualificati o offrendo loro formazione, l'assunzione di dipendenti esperti non può essere accreditato per un aumento delle vendite, altri fattori potrebbero aver contribuito all'aumento delle vendite.

Vantaggi e svantaggi della ricerca causale

La ricerca causale o esplicativa presenta vari vantaggi sia per gli accademici che per le imprese. Come con qualsiasi altro metodo di ricerca, presenta alcuni svantaggi di cui i ricercatori dovrebbero essere consapevoli. Diamo un'occhiata ad alcuni dei vantaggi e degli svantaggi di questa ricerca.

I vantaggi

• Aiuta nell'identificazione delle cause dei processi di sistema. Ciò consente al ricercatore di intraprendere i passaggi necessari per risolvere i problemi o migliorare i risultati.
• Fornisce la replica se necessario.
• La ricerca causale aiuta a determinare gli effetti del cambiamento di procedure e metodi.
• I soggetti sono scelti in modo metodico. Di conseguenza, è utile per migliorare la validità interna.
• La capacità di analizzare gli effetti dei cambiamenti su eventi, processi, fenomeni esistenti e così via.
• Trova le fonti delle correlazioni variabili, colmando il divario nella ricerca correlazionale.

Gli svantaggi

• Non è sempre possibile monitorare gli effetti di tutti i fattori esterni, quindi la ricerca casuale è difficile da fare.
• È dispendioso in termini di tempo e potrebbe essere costoso da eseguire.
• L'effetto di un'ampia gamma di fattori e variabili esistenti in un determinato contesto rende difficile trarre risultati.
• L'errore più grave in questa ricerca è una coincidenza. Una coincidenza tra una causa e un effetto può talvolta essere interpretata come una direzione di causalità.
• Per corroborare i risultati della ricerca esplicativa, è necessario intraprendere ulteriori tipi di ricerca. Non puoi semplicemente trarre conclusioni sulla base dei risultati di uno studio causale.
• A volte è semplice per un ricercatore vedere che due variabili sono correlate, ma può essere difficile per un ricercatore determinare quale variabile sia la causa e quale sia l'effetto.

Suggerimenti per implementare la ricerca causale

La ricerca causale è spesso l'ultimo tipo di ricerca svolto durante il processo di ricerca ed è considerata definitiva. Di conseguenza, è fondamentale pianificare la ricerca tenendo conto di parametri e obiettivi specifici. Ecco alcuni suggerimenti per condurre con successo la ricerca casuale:

1. Comprendi i parametri della tua ricerca

Identifica le strategie di progettazione che cambiano il modo in cui comprendi i tuoi dati. Determina come hai acquisito i dati e se le tue conclusioni sono più applicabili nella pratica in alcuni casi rispetto ad altri.

2. Scegli una strategia di campionamento casuale

È fondamentale scegliere una tecnica che funzioni meglio per te quando hai partecipanti o soggetti. Puoi utilizzare un database per generare un elenco casuale, selezionare una selezione casuale da categorie già ordinate o condurre un sondaggio.

3. Determinare tutte le possibili relazioni

Esamina le diverse relazioni tra le tue variabili indipendenti e dipendenti per costruire intuizioni e conclusioni più sofisticate.

Conclusione

Per riassumere, la ricerca causale o esplicativa aiuta le organizzazioni a capire come le loro attività e comportamenti attuali avranno un impatto su di loro in futuro. Questo è incredibilmente utile in un'ampia gamma di scenari aziendali. Questa ricerca può garantire il risultato di varie attività di marketing, campagne e collaterali. Utilizzando i risultati di questo programma di ricerca, sarai in grado di progettare strategie aziendali di maggior successo che sfruttano ogni opportunità di business.

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