因果研究：無料のヒントとは

公開: 2022-06-25

因果研究は、2つの変数間の因果関係を構築しようとするため、決定的研究として分類されます。この調査は、主に特定の行動の原因を特定するために使用されます。この調査を使用して、従属変数の変更によって独立変数にどのような変更が発生するかを判断できます。

マーケティング活動の評価、内部手順の改善、およびより効果的な事業計画の作成に役立ちます。ある状況が別の状況にどのように影響するかを理解することは、ビジネスニーズを満たすための最も効果的な方法を決定するのに役立つ場合があります。

この投稿では、因果研究について説明し、その重要なコンポーネントを定義し、その利点と制限について説明し、いくつかの重要なヒントを提供します。

因果研究とは？

因果研究は説明的研究としても知られています。これは、2つの別々のイベントの間に因果関係があるかどうかを調べるタイプの調査です。これは、独立変数の1つに変更があり、従属変数に変更が生じた場合に発生します。

因果研究を使用して、既存の規範や手順などに対する特定の変更の影響を評価できます。このタイプの調査では、変数間の相互作用のパターンを説明するために、条件または問題を調べます。

因果研究の構成要素

特定の因果関係情報のみが、因果関係の存在を示すことができます。因果研究の3つの重要な要素は次のとおりです。

時間的シーケンス

効果の前に、原因が発生する必要があります。効果が現れる前に原因が発生した場合、原因と結果はリンクすることしかできません。たとえば、広告が放映される前に利益の増加が発生した場合、それは広告費の増加にリンクすることはできません。

非疑似相関

2つの変数間のリンクされた変動は、原因と結果の両方に関連する他の変数がない場合にのみ許可されます。たとえば、ノートブックメーカーは、ノートブックと秋のシーズンの間に相関関係があることを発見しました。彼らは、このシーズン中に、学生が次の学期にノートブックを購入するため、より多くの人々がノートブックを購入することを理解しています。

夏の間、同社はノートブックの広告キャンペーンを開始しました。彼らの仮定をテストするために、彼らはキャンペーンデータを調べて、ノートブックの売り上げの増加が、ノートブックまたは広告を購入する学生の自然なリズムによるものかどうかを確認できます。

付随するバリエーション

付随する変動は、原因の量的変化の結果としてのみ発生する効果の量的変化として定義されます。これは、2つの変数の間に着実な変化がなければならないことを意味します。独立変数が従属変数に変化を引き起こすかどうかを確認することで、因果関係の妥当性を調べることができます。

例えば、熟練した従業員を獲得したり、研修を提供したりして売上を伸ばそうとしない企業は、経験豊富な従業員の採用が売上の増加につながるとは言えず、他の要因が売上の増加に寄与した可能性があります。

因果研究の長所と短所

因果的または説明的研究には、学者と企業の両方にとってさまざまな利点があります。他の研究方法と同様に、研究者が知っておくべきいくつかの欠点があります。この研究の長所と短所のいくつかを見てみましょう。

利点

システムプロセスの原因の特定に役立ちます。これにより、研究者は問題を解決したり、結果を改善したりするために必要な手順を実行できます。
必要に応じてレプリケーションを提供します。
因果研究は、手順や方法を変更した場合の影響を判断するのに役立ちます。
主題は系統だった方法で選ばれます。結果として、それは内部妥当性を改善するために有益です。
既存のイベント、プロセス、現象などに対する変更の影響を分析する機能。
相関研究のギャップを埋めて、変数相関のソースを見つけます。

短所

すべての外的要因の影響を監視することが常に可能であるとは限らないため、カジュアルな調査を行うことは困難です。
それは時間がかかり、実行するのに費用がかかるかもしれません。
特定の設定に存在するさまざまな要因や変数の影響により、結果を引き出すことが困難になります。
この研究で最も大きな誤りは偶然の一致です。原因と結果の一致は、因果関係の方向として解釈される場合があります。
説明的研究の結果を裏付けるには、追加のタイプの研究を行う必要があります。因果関係研究の結果に基づいて結論を出すことはできません。
研究者が2つの変数が関連していることを確認するのは簡単な場合もありますが、どちらの変数が原因で、どの変数が結果であるかを研究者が判断するのは難しい場合があります。

因果研究を実施するためのヒント

因果研究は、研究プロセス中に行われる最後のタイプの研究であることが多く、決定的なものと見なされます。結果として、特定のパラメータと目標を念頭に置いて研究を計画することが重要です。カジュアルリサーチを成功させるためのヒントをいくつか紹介します。

1.研究のパラメーターを理解する

データの理解方法を変える設計戦略を特定します。データをどのように取得したか、また、ある場合には他の場合よりも実際にあなたの結論がより適切であるかどうかを判断します。

2.ランダムサンプリング戦略を選択します

参加者や科目がある場合は、自分に最適なテクニックを選択することが重要です。データベースを使用して、ランダムリストを生成したり、既に並べ替えられたカテゴリからランダムに選択したり、調査を行ったりすることができます。

3.すべての可能な関係を決定します

独立変数と従属変数の間のさまざまな関係を調べて、より洗練された洞察と結論を構築します。

結論

要約すると、因果的または説明的な調査は、組織が現在の活動や行動が将来どのように影響を与えるかを理解するのに役立ちます。これは、幅広いビジネスシナリオで非常に役立ちます。この調査により、さまざまなマーケティング活動、キャンペーン、および販促資料の結果を確認できます。この調査プログラムの調査結果を使用して、あらゆるビジネスチャンスを活用するより成功したビジネス戦略を設計することができます。

QuestionProでは、研究者がプロジェクトを遂行するために必要なあらゆる種類のツールを提供しています。プロセスをガイドすることで、データを最大限に活用するのに役立ちます。

もっと詳しく知る