Причинное исследование - это исследование ( исследование ) причинно -следственных связей. [1] [2] [3] Чтобы определить причинно-следственную связь, необходимо обнаружить вариацию переменной, которая, как предполагается, влияет на разницу в другой переменной(ых), а затем необходимо рассчитать вариации от другой(их) переменной(ых). Необходимо контролировать другие сопутствующие влияния , чтобы они не искажали результаты, либо удерживая их постоянными при экспериментальном создании доказательств. Этот тип исследований очень сложен, и исследователь никогда не может быть полностью уверен, что нет других факторов, влияющих на причинно-следственную связь, особенно при работе с установками и мотивами людей. Часто существуют гораздо более глубокие психологические соображения, о которых даже респондент может не знать.
Существует два метода исследования причинно-следственных связей между переменными:
Эксперименты обычно проводятся в лабораториях, где многие или все аспекты эксперимента можно строго контролировать, чтобы избежать ложных результатов из-за факторов, отличных от предполагаемого причинного фактора(ов). Многие исследования в области физики , например, используют этот подход. В качестве альтернативы можно проводить полевые эксперименты, как в медицинских исследованиях, в которых субъекты могут иметь очень много атрибутов, которые невозможно контролировать, но в которых, по крайней мере, ключевые предполагаемые причинные переменные можно изменять, а некоторые из посторонних атрибутов можно, по крайней мере, измерять. Полевые эксперименты также иногда используются в экономике , например, когда двум разным группам получателей пособий предоставляются два альтернативных набора стимулов или возможностей для получения дохода, и исследуется результирующее влияние на их предложение труда .
В таких областях, как экономика , большинство эмпирических исследований проводится на основе уже существующих данных, часто собираемых на регулярной основе правительством. Множественная регрессия — это группа взаимосвязанных статистических методов, которые контролируют (пытаются избежать ложного влияния) различные причинные влияния, отличные от тех, которые изучаются. Если данные показывают достаточную вариацию в предполагаемой объясняющей переменной, представляющей интерес, ее влияние, если таковое имеется, на потенциально влияющую переменную, может быть измерено.