Pesquisa causal: características, vantagens e exemplos

A pesquisa causal visa descobrir que as possíveis relações entre as variáveis. Seu objetivo é entender quais variáveis ​​são a causa do efeito estudado. Ou seja, busca identificar a relação funcional entre causa e efeito.

É um tipo de pesquisa experimental e estatística. Experimentos podem ser realizados em laboratórios com condições controladas para evitar uma má interpretação da relação entre causa e efeito). Nesses casos, o pesquisador controla algumas variáveis ​​e manipula outras. Mas também, experimentos podem ser realizados em campo , onde o controle e a manipulação são mais limitados.

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Por seu lado, a pesquisa estatística é realizada com dados pré-existentes. Em alguns casos, métodos estatísticos são aplicados para estabelecer a probabilidade de que uma variável x tenha algum efeito na variável y. Em outros casos, simulações usando modelos matemáticos são usadas para determinar essa causalidade.

Entre outras, a pesquisa causal tem um ótimo campo de aplicação na área de marketing. Por exemplo, ele pode ser usado para medir o impacto potencial que uma alteração específica nas características de um produto pode ter nas preferências do consumidor. A partir disso, uma empresa pode basear seu plano de negócios.

Caracteristicas

Pesquisa por causalidade

Como o nome indica, a pesquisa causal procura estabelecer a causalidade. Em geral, pode-se dizer que esses estudos estabelecem o porquê e como de um fenômeno.

Esse tipo de pesquisa explora o efeito de uma coisa sobre outra e, mais especificamente, o efeito de uma variável sobre outra.

Altamente estruturado

Uma das características mais destacadas é que elas são altamente estruturadas. Nesse sentido, eles exigem uma abordagem seqüencial rígida para amostragem.

A amostragem é chamada de processo no qual um número predeterminado de observações é obtido de uma população de tamanho considerável.

Rigoroso

Além disso, eles também são muito rigorosos para realizar a coleta e análise de dados. Todas essas medidas rigorosas no desenho do estudo buscam estabelecer uma relação confiável e verificável entre dois ou mais constructos ou variáveis.

Mesmo as outras variáveis influentes devem ser controladas para que seu impacto no efeito possa ser eliminado ou minimizado. Assim, se se busca estabelecer o impacto das condições salariais na rotação do pessoal voluntário, outras variáveis ​​intervenientes, como idade, estado civil ou nível de escolaridade, entre outras, devem ser controladas.

Requer experimentos

Por outro lado, esse tipo de estudo requer experimentação para estabelecer a causalidade. E, na maioria das situações, é de natureza quantitativa e faz testes estatísticos das informações coletadas.

Vantagens e desvantagens da investigação causal

Vantagens

Controle sobre as variáveis

Nesse tipo de pesquisa, o controle sobre as variáveis ​​envolvidas no processo é mais fácil. Como o controle mais estrito é feito sobre variáveis ​​independentes, fica mais fácil eliminar ou restringir o efeito de variáveis ​​externas e indesejadas.

Relação de causa e efeito

Devido ao desenho da investigação causal, a manipulação das variáveis ​​é rápida e fácil. Dessa maneira, as relações de causa-efeito podem ser facilmente determinadas.

Resultados

Experimentos realizados através de investigação causal podem ser repetidos e os resultados podem ser reverificados. Isso aumenta o grau de confiabilidade.

Isso é possível porque nesse tipo de pesquisa são usadas configurações específicas de controle que reduzem a incerteza nos resultados.

Artigo instrumental

Os estudos causais podem desempenhar um papel instrumental em termos de identificação das razões por trás de uma ampla gama de processos.

Da mesma forma, através deles, você pode avaliar o impacto de mudanças em padrões, processos, entre outros.

Desvantagens

Fatores coincidentes

Na investigação causal, as coincidências nos eventos podem afetar os resultados. Estes podem ser percebidos como relações de causa e efeito, quando na realidade não são.

Confiabilidade dos resultados

Às vezes, nesse tipo de pesquisa, pode ser difícil chegar a conclusões apropriadas com base nos resultados do estudo. Isso se deve ao impacto de uma ampla gama de fatores e variáveis ​​no ambiente do evento analisado.

Correlação entre variáveis

Em certos casos, é difícil identificar qual variável é uma causa e qual é o seu impacto no evento estudado. Essa situação pode aparecer com frequência, apesar da correlação entre as variáveis ​​ter sido estabelecida efetivamente.

Exemplos reais

O efeito do clima e suas mudanças no estado emocional

Em 2012, Spanova realizou um estudo para conhecer a relação entre clima e estado emocional dos indivíduos. Isso foi realizado em Sofia, na Bulgária, durante um período de oito meses. No decurso desta investigação, foram utilizados cinco métodos psicológicos.

Os resultados obtidos mostraram que mudanças climáticas repentinas, como esperado, tiveram efeitos nas emoções humanas . Além disso, foi demonstrado que indivíduos emocionalmente estáveis ​​são mais resistentes à influência do clima em suas emoções.

Efeitos da publicidade negativa e a reação da empresa nas atitudes dos consumidores

Matos e Veiga, em 2004, investigaram como a publicidade negativa pode afetar as percepções dos consumidores. Eles também analisaram diferentes opções de reação da empresa e avaliaram os moderadores.

Para atingir seus objetivos, eles conduziram um estudo de laboratório. Ele procurou provar como os consumidores processam informações publicamente negativas.

Os resultados confirmam o efeito prejudicial da publicidade negativa nas atitudes dos consumidores. No entanto, a identificação com a marca ou produto é um atenuador.

Por outro lado, um trabalho de campo comparou as diferentes respostas da empresa a esse tipo de publicidade. Os resultados confirmaram os resultados do primeiro estudo: o grau de identificação com o produto minimiza os efeitos negativos.

Efeitos da tecnologia multimídia na aprendizagem

Outro exemplo de investigação causal é o estudo apresentado por Gertner em abril de 2011. Seu objetivo era avaliar os efeitos do texto eletrônico na compreensão de leitura e na transferência de aprendizado.

Sessenta e nove estudantes participaram deste estudo e se matricularam em um curso introdutório em Psicologia. Um grupo usava livros tradicionais, enquanto outro usava apenas textos eletrônicos.Em seguida, ambos os grupos concluíram os testes de avaliação no entendimento e transferência de aprendizado.

Em geral, verificou-se que há uma relação positiva entre aprendizagem e leitura nas pontuações de transferência eletrônica de texto em comparação com o texto tradicional. Além disso, os escores de compreensão de leitura foram semelhantes.

Referências

  1. Mbaskool (s / f). Definição: Pesquisa Causal. Extraído de mbaskool.com/business-concepts.
  2. Metodologia de pesquisa. (s / f). Pesquisa causal (pesquisa explicativa). Retirado de research-methodology.net.
  3. Chawla, D. e Sodhi, N. (2011). Metodologia de Pesquisa: Conceitos e Casos. Nova Deli: Vikas Publishing House.
  4. DJS Research Ltd. (2006, 26 de julho). O que é pesquisa causal? marketresearchworld.net.
  5. Zikmund, W. e Babin, B. (2006). Explorando a pesquisa de marketing. Indiana: Aprendizado Cengage.
  6. Equipe de Pesquisas de Fluidos. (20 de agosto de 2014). Pesquisa causal: identificando relacionamentos e tomando decisões de negócios por meio da experimentação. Retirado de fluidsurveys.com.
  7. Spasova, Z. (2011). O efeito do clima e suas mudanças no estado emocional – características individuais que nos tornam vulneráveis. Ciência e Pesquisa Avançadas , No. 6, pp. 281-290.
  8. Matos, C. e Veiga, R. (2004). Os efeitos da publicidade negativa e da reação da empresa nas atitudes dos consumidores. Diário Eletrônico da SSRN. 10.2139 / ssrn.565641.
  9. Gertner, RT (2011). Efeitos da tecnologia multimídia na aprendizagem. Retirado de usma.edu.

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