La investigación causal se encuentra en la categoría de investigación concluyente, debido a su intento de revelar una relación de causa y efecto entre dos variables. Al igual que la investigación descriptiva, esta forma de investigación intenta demostrar una idea presentada por un individuo u organización. Sin embargo, difiere significativamente tanto en sus métodos como en su propósito. Cuando la investigación descriptiva tiene un alcance amplio, intentando definir mejor cualquier opinión, actitud o comportamiento en poder de un grupo en particular, la investigación causal tendrá solo dos objetivos:
- Comprender qué variables son la causa y qué variables son el efecto. Por ejemplo, supongamos que un consejo municipal quería reducir los accidentes automovilísticos en sus calles. Podrían encontrar a través de la investigación descriptiva y exploratoria preliminar que tanto los accidentes como la ira en la carretera han aumentado constantemente en los últimos 5 años. En lugar de asumir automáticamente que la ira en la carretera es la causa de estos accidentes, sería importante medir si lo contrario podría ser cierto. Tal vez la ira en la carretera aumenta a la luz de más accidentes debido a los cierres de carril y al aumento del tráfico. También podría ser el caso del viejo adagio «La correlación no garantiza la causalidad». Tal vez ambos están aumentando debido a otra razón como la construcción, la falta de controles de tráfico adecuados o una afluencia de nuevos conductores.
- Determinar la naturaleza de la relación entre las variables causales y el efecto predicho. Continuando con nuestro ejemplo, supongamos que el Ayuntamiento demostró que la ira en la carretera tuvo un efecto creciente en la cantidad de accidentes automovilísticos en el área. La investigación causal podría usarse para dos cosas. Primero mide la importancia del efecto, como cuantificar el aumento porcentual de accidentes que pueden ser contribuidos por la ira en la carretera. En segundo lugar, observar cómo funciona la relación entre las variables (es decir, los conductores enfurecidos son propensos a acelerarse peligrosamente o tomar más riesgos, lo que resulta en más accidentes).
Estos objetivos son lo que hace que la investigación causal sea más científica que sus contadores exploratorios y descriptivos. Para cumplir con estos objetivos, los investigadores causales deben aislar la variable particular que creen que es responsable de que algo que tenga lugar y medir su verdadero significado. Con esta información, una organización puede decidir con confianza si vale la pena los recursos para usar una variable, como agregar mejores señales de tráfico o intentar eliminar una variable, como la ira en la carretera.
La investigación causal debe considerarse como investigación experimental. Recuerde, el objetivo de esta investigación es demostrar una relación de causa y efecto. Con esto en mente, se vuelve muy importante tener parámetros y objetivos estrictamente planificados. Sin una comprensión completa de su plan de investigación y lo que está tratando de probar, sus hallazgos pueden volverse poco confiables y tener altas cantidades de sesgo de investigadores. Intente usar la investigación exploratoria o la investigación descriptiva como una herramienta para basar su plan de investigación.
Una vez que su plan de investigación y objetivos se desarrollan, es hora de configurar su experimento causal correctamente. Aquí hay tres condiciones principales sobre su experimento causal que querrá verificar antes de ponerlo en movimiento:
- Comprender qué variables son la causa y qué variables son el efecto. Por ejemplo, supongamos que un consejo municipal quería reducir los accidentes automovilísticos en sus calles. Podrían encontrar a través de la investigación descriptiva y exploratoria preliminar que tanto los accidentes como la ira en la carretera han aumentado constantemente en los últimos 5 años. En lugar de asumir automáticamente que la ira en la carretera es la causa de estos accidentes, sería importante medir si lo contrario podría ser cierto. Tal vez la ira en la carretera aumenta a la luz de más accidentes debido a los cierres de carril y al aumento del tráfico. También podría ser el caso del viejo adagio «La correlación no garantiza la causalidad». Tal vez ambos están aumentando debido a otra razón como la construcción, la falta de controles de tráfico adecuados o una afluencia de nuevos conductores.
- Determinar la naturaleza de la relación entre las variables causales y el efecto predicho. Continuando con nuestro ejemplo, supongamos que el Ayuntamiento demostró que la ira en la carretera tuvo un efecto creciente en la cantidad de accidentes automovilísticos en el área. La investigación causal podría usarse para dos cosas. Primero mide la importancia del efecto, como cuantificar el aumento porcentual de accidentes que pueden ser contribuidos por la ira en la carretera. En segundo lugar, observar cómo funciona la relación entre las variables (es decir, los conductores enfurecidos son propensos a acelerarse peligrosamente o tomar más riesgos, lo que resulta en más accidentes).
Por ejemplo, planteamos la hipótesis de que aumentar las opciones de color para los automóviles aumentará las ventas. En este caso, el número de opciones de color es la variable independiente y el nivel de ventas es nuestra variable dependiente. Su siguiente paso sería medir la tasa de ventas normal en la tienda de automóviles y luego agregar una selección más amplia de colores del automóvil. Después de recopilar los nuevos números de ventas, compare los dos conjuntos de datos y estudie el efecto en las ventas.
¿Qué es investigación explicativa o causal?
Como su nombre indica, la investigación causal intenta establecer la causalidad. En general, se puede decir que estos estudios establecen por qué y cómo de un fenómeno.
Este tipo de investigación explora el efecto de una cosa en otra y, más específicamente, el efecto de una variable en otra.
Una de las características más importantes es que están altamente estructuradas. En este sentido, requieren un enfoque secuencial rígido para el muestreo.
El muestreo se refiere al proceso en el que se toma un número predeterminado de observaciones de una población de tamaño considerable.
Además, también son muy rigurosos para llevar a cabo la recopilación y el análisis de los datos. Todas estas medidas rigurosas en el diseño del estudio intentan establecer una relación confiable y verificable entre dos o más construcciones o variables.
Las otras variables que influyen también deben controlarse para que su impacto en el efecto pueda eliminarse o reducirse al mínimo. Por lo tanto, si desea establecer el impacto de las condiciones salariales en la rotación del personal voluntario, es necesario verificar otras variables intermedias, como la edad, el estado civil o el nivel de estudios, entre otros.
Por otro lado, este tipo de estudios requiere una experimentación para establecer la causalidad. Y, en la mayoría de las situaciones, es de naturaleza cuantitativa y utiliza pruebas estadísticas de la información recopilada.
¿Qué es investigacion explicativa o causal?
Investigación causal, es la investigación de (la investigación) de las relaciones de causa. [1] [2] [3] Para determinar la causalidad, se debe detectar la variación en la variable que influye en la diferencia en otra variable (s), y luego se deben calcular las variaciones de las otras variables (s). Se deben controlar otras influencias confusas para que no distorsionen los resultados, ya sea manteniéndolas constantes en la creación experimental de evidencia. Este tipo de investigación es muy complejo y el investigador nunca puede estar completamente seguro de que no hay otros factores que influyan en la relación causal, especialmente cuando se trata de actitudes y motivaciones de las personas. A menudo hay consideraciones psicológicas mucho más profundas de las que incluso el encuestado puede no tener en cuenta.
Existen dos métodos de investigación para explorar la relación de causa y efecto entre variables:
Los experimentos generalmente se realizan en laboratorios donde muchos o todos los aspectos del experimento pueden controlarse estrechamente para evitar resultados espurios debido a factores distintos de los factores causales hipotéticos. Muchos estudios en física, por ejemplo, usan este enfoque. Alternativamente, se pueden realizar experimentos de campo, al igual que con los estudios médicos en los que los sujetos pueden tener una gran cantidad de atributos que no se pueden controlar, pero en el que al menos las variables causales hipotéticas se pueden variar y algunos de los atributos extraños pueden medirse al menos . Los experimentos de campo también a veces se usan en economía, como cuando dos grupos diferentes de receptores de bienestar reciben dos conjuntos alternativos de incentivos u oportunidades para obtener ingresos y se investiga el efecto resultante en su oferta laboral.
En áreas como la economía, la mayoría de las investigaciones empíricas se realizan sobre datos preexistentes, a menudo recopilados de manera regular por un gobierno. La regresión múltiple es un grupo de técnicas estadísticas relacionadas que controlan (intentan evitar la influencia espuria) varias influencias causales que no sean las que se estudian. Si los datos muestran una variación suficiente en la variable explicativa hipotesizada de interés, se puede medir su efecto si lo hay sobre la variable potencialmente influenciada.
¿Qué es una investigación descriptiva ejemplos?
Cada una de estas formas de hacer una investigación descriptiva está indicada para estudiar un tipo diferente de fenómeno. Por ejemplo, las encuestas son muy útiles para aprender más sobre diferentes comportamientos humanos, mientras que la observación es el método favorito para estudiar diferentes poblaciones animales.
Entonces hablaremos profundamente en cada uno de los tres métodos.
Este tipo de investigación descriptiva también se conoce como «observación naturalista». Se usa principalmente para observar varios eventos que ocurren naturalmente en la vida de animales o personas.
La observación naturalista es ampliamente utilizada por biólogos y etólogos que estudian el comportamiento animal para comprender las diferentes especies. Uno de los investigadores más famosos, especializados en este método, es la Dra. Jane Goodall.
Goodall ha observado una comunidad de chimpancés en su entorno natural en Tanzania durante más de 50 años. Su trabajo consistió en interfitar en la rutina de la vida de los monos, para poder observar los primeros fenómenos desconocidos de su forma de vida.
Algunos de los descubrimientos de su investigación han permitido que la ciencia del comportamiento animal avance mucho. Por ejemplo, este investigador descubrió que los chimpancés pueden usar herramientas, algo que hasta hace poco se consideraba una capacidad exclusivamente humana.
En cuanto al trabajo con las personas, los estudios más relevantes son los realizados por psicólogos del desarrollo. Los investigadores observan a los niños en sus entornos naturales (por ejemplo, en una sala de juegos en presencia de sus padres).
¿Dónde se utiliza la investigación descriptiva?
Se utiliza un método de investigación descriptivo por varias razones. Incluso después de haber definido los objetivos de la encuesta, las concepciones de investigación, así como la recopilación de información a través de encuestas, no hay forma de saber si la investigación que está haciendo responderá o no a las predicciones que ha hecho. Para comprender los objetivos de los objetivos de investigación, aquí hay algunas formas en que una empresa puede usar la búsqueda descriptiva:
Dado que la mayoría de los métodos de investigación descriptivos utilizan preguntas cerradas para la recopilación de datos, es útil sacar conclusiones objetivas sobre los encuestados.
La búsqueda descriptiva ayuda a derivar de los modelos, líneas y comportamientos de los encuestados. También tiene como objetivo comprender las actitudes y opiniones de los encuestados con respecto a ciertos fenómenos.
Por ejemplo, los investigadores pueden entender cuántas horas pasan adultos jóvenes en Internet, sus opiniones en las plataformas de redes sociales y cuán importantes las plataformas consideran. Toda esta información ayudará a la compañía a tomar decisiones informadas sobre sus productos y marcas.
Utilizando un análisis estadístico proporcionado por métodos de investigación descriptivos, los investigadores pueden comprender las tendencias de los datos a lo largo del tiempo.
Por ejemplo, considere una compañía de ropa que abandona una nueva línea de ropa, pueden buscar cómo la Generación Z y la Generación Y reaccionan al nuevo lanzamiento. Si descubren que la nueva gama de ropa ha funcionado de manera efectiva para un grupo (Generación Z) pero no para el otro, la compañía puede dejar de producir ropa para el otro grupo.
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