Kluczowa różnica – badania przyczynowe i korelacyjne
Chociaż niektórzy uważają, że badania przyczynowe i korelacyjne mają podobny charakter, istnieje wyraźna różnica między tymi dwoma typami badań. Zarówno w naukach przyrodniczych, jak i społecznych prowadzone są badania w różnych celach. Badania te badają różne dynamiki tego zjawiska. Badania przyczynowe mają na celu identyfikację związków przyczynowych między zmiennymi. Z drugiej strony badania korelacyjne mają na celu ustalenie, czy związek istnieje, czy nie. Kluczowa różnica między badaniami przyczynowymi i korelacyjnymi polega na tym, że podczas gdy badania przyczynowe mogą przewidywać przyczynowość, badania korelacyjne nie mogą. W tym artykule przeanalizujmy dalej różnice między badaniami przyczynowymi i korelacyjnymi.
Co to są badania przyczynowe?
Badania przyczynowe mają na celu identyfikację przyczynowości wśród zmiennych. Podkreśla to, że pozwala badaczowi znaleźć przyczynę pewnej zmiennej. Na przykład badacz, który bada przyczyny mniejszego udziału kobiet w polityce, spróbuje znaleźć zmienne, które powodują tę sytuację, takie jak obowiązki rodzinne, wizerunek kobiety, związane z nią zagrożenia itp.
W badaniach przyczynowych badacz zazwyczaj mierzy wpływ każdej zmiennej przed przewidzeniem związku przyczynowego. Bardzo ważne jest, aby zwracać uwagę na zmienne, ponieważ w większości przypadków brak kontroli nad zmiennymi może prowadzić do fałszywych przewidywań. Dlatego większość badaczy manipuluje środowiskiem badawczym. Szczególnie w naukach społecznych bardzo trudno jest prowadzić badania przyczynowe, ponieważ środowisko może składać się z wielu zmiennych, które wpływają na przyczynowość, która może pozostać niezauważona. Przejdźmy teraz do badań korelacji.
Badania na temat braku udziału kobiet w życiu politycznym mogą zidentyfikować przyczynowość
Co to są badania korelacyjne?
Badania korelacji próbują zidentyfikować powiązania między zmiennymi. Kluczowa różnica między badaniami korelacyjnymi a badaniami przyczynowymi polega na tym, że badania korelacyjne nie mogą przewidywać przyczynowości, chociaż mogą identyfikować powiązania. Należy jednak podkreślić, że badacz stara się pojmować zmienne jako odrębne byty, a także powiązanie zmiennych. Kolejną różnicą, którą można podkreślić między tymi dwiema metodami badawczymi, jest to, że w badaniach korelacyjnych badacz nie próbuje manipulować zmiennymi. On tylko obserwuje.
Zrozummy to na przykładzie badań z zakresu nauk społecznych. Badacz zajmujący się agresywnymi zachowaniami dziecka zauważy, że rodzina odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu zachowania dziecka. Zidentyfikuje również na podstawie zebranych danych, że dzieci z rozbitych rodzin wykazują wyższy poziom agresji w porównaniu z innymi. W tym przypadku badacz dostrzega związek między zmiennymi (poziom agresji i rozbite rodziny). Chociaż zauważa ten związek, nie może przewidzieć, że rozbite domy są przyczyną wyższego poziomu agresji.
Badania nad agresją dzieci i rozbitymi rodzinami mogą znaleźć korelacje między zmiennymi.
Jaka jest różnica między badaniami przyczynowymi a korelacjami?
Definicje badań przyczynowych i korelacji:
Badania przyczynowe: Badania przyczynowe mają na celu identyfikację przyczynowości wśród zmiennych.
Badania korelacji: Badania korelacji próbują zidentyfikować powiązania między zmiennymi.
Charakterystyka badań przyczynowych i korelacji:
Przyroda:
Badania przyczynowe: W badaniach przyczynowych badacz identyfikuje przyczynę i skutek.
Badania korelacyjne: W badaniach korelacyjnych badacz identyfikuje powiązanie.
Manipulacja:
Badania przyczynowe: W badaniach przyczynowych badacz manipuluje środowiskiem.
Badania korelacyjne: W badaniach korelacyjnych badacz nie manipuluje środowiskiem.
Przyczynowość:
Badania przyczynowe: Badania przyczynowe mogą zidentyfikować przyczynowość.
Badania korelacyjne: Badania korelacyjne nie mogą zidentyfikować przyczynowości między zmiennymi.
