Pesquisa causal: características, vantagens e exemplos - Ciência - 2023

Contente

o investigação causalÉ aquele que visa descobrir possíveis relações entre 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. Os experimentos podem ser realizados em laboratórios com condições controladas para evitar interpretações errôneas da relação de causa e efeito). Nestes casos, o pesquisador controla algumas variáveis e manipula outras. Mas também, experimentos podem ser realizados no campo, onde o controle e a manipulação são mais limitados.

Por sua vez, a pesquisa estatística é realizada em dados pré-existentes. Em alguns casos, métodos estatísticos são aplicados para estabelecer a probabilidade de que uma variável x tenha um efeito sobre a variável y. Em outros casos, simulações usando modelos matemáticos são usadas para determinar essa causalidade.

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

Caracteristicas

Procure causalidade

Assim como seu nome indica, a pesquisa causal busca estabelecer a causalidade. De maneira geral, pode-se dizer que esses estudos estabelecem o porquê e o como de um fenômeno.

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

Altamente estruturado

Uma das características mais marcantes é que são altamente estruturados. Nesse sentido, eles exigem uma abordagem sequencial rígida para a amostragem.

Amostragem é o processo no qual um número predeterminado de observações é obtido de uma população de tamanho considerável.

Rigoroso

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

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

Requer experimentos

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

Vantagens e desvantagens da pesquisa causal

Vantagem

Controle sobre variáveis

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

Relação de causa e efeito

Devido à forma do desenho da investigação causal, a manipulação das variáveis é rápida e fácil. Desta forma, as relações de causa e efeito podem ser facilmente determinadas.

Resultados

Experimentos conduzidos por meio de pesquisa causal podem ser repetidos e os resultados podem ser verificados novamente. Isso aumenta o grau de confiabilidade.

Isso é possível graças ao fato de que neste tipo de pesquisa são utilizadas configurações de controle específicas que reduzem a incerteza nos resultados.

Papel instrumental

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

Da mesma forma, através deles pode ser avaliado o impacto das modificações nas normas, processos, entre outros.

Desvantagens

Fatores coincidentes

Na pesquisa causal, coincidências em eventos podem afetar os resultados. Podem ser percebidas como relações de causa e efeito, quando na realidade não são.

Confiabilidade dos resultados

Às vezes, neste tipo de pesquisa, pode ser difícil chegar a conclusões adequadas com base nos resultados do estudo realizado. 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 o seu impacto no evento estudado. Essa situação pode aparecer com frequência, apesar da correlação entre as variáveis ter sido efetivamente estabelecida.

Exemplos reais

O efeito do tempo e suas mudanças no estado emocional

Em 2012, Spanova realizou um estudo para descobrir a relação entre o clima e o estado emocional dos indivíduos. Isso aconteceu em Sofia, Bulgária, durante um período de oito meses. No decorrer desta pesquisa, cinco métodos psicológicos foram usados.

Os resultados obtidos mostraram que as mudanças climáticas abruptas, como esperado, tiveram efeitos sobre as emoções humanas. Além disso, indivíduos emocionalmente estáveis mostraram-se mais resistentes à influência do clima em suas emoções.

Efeitos da publicidade negativa e da reação da empresa nas atitudes do consumidor

Matos e Veiga, em 2004, investigaram como a publicidade negativa pode afetar a percepção do consumidor. Eles também analisaram diferentes opções de reações da empresa e avaliaram os moderadores.

Para atingir seus objetivos, eles realizaram um estudo de laboratório. O objetivo era testar como os consumidores processam informações publicamente negativas.

Os resultados confirmam o efeito deletério da publicidade negativa nas atitudes do consumidor. Porém, a identificação com a marca ou produto é um fator atenuante.

Por outro lado, um estudo de campo comparou as diferentes respostas da empresa a este tipo de publicidade. Os resultados confirmaram os achados 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 foi avaliar os efeitos do texto eletrônico na compreensão leitora e na aprendizagem por transferência.

Sessenta e nove alunos participaram deste estudo que se inscreveram em um curso introdutório de psicologia. Um grupo usou livros didáticos tradicionais, enquanto outro usou apenas textos eletrônicos. Ambos os grupos completaram os testes de avaliação de compreensão e aprendizagem por transferência.

No geral, uma relação positiva entre aprendizagem e leitura foi encontrada nas pontuações da transferência eletrônica de texto em comparação com o texto tradicional. Além disso, os escores de compreensão de leitura foram semelhantes.

Referências

Mbaskool. (s / f). Definição: Pesquisa Causal. Retirado de mbaskool.com/business-concepts.
Metodologia de Pesquisa. (s / f). Pesquisa Causal (Pesquisa explicativa). Retirado de research-methodology.net.
Chawla, D. e Sodhi, N. (2011). Metodologia de Pesquisa: Conceitos e Casos. Nova Delhi: Editora Vikas.
DJS Research Ltd. (2006, 26 de julho). O que é pesquisa causal? marketresearchworld.net.
Zikmund, W. e Babin, B. (2006). Explorando Pesquisa de Marketing. Indiana: Cengage Learning.
Fluid Surveys Team. (20 de agosto de 2014). Pesquisa causal: identificando relacionamentos e tomando decisões de negócios por meio da experimentação. Retirado de fluidsurveys.com.
Spasova, Z. (2011). O efeito do clima e suas mudanças no estado emocional - características individuais que nos tornam vulneráveis. Ciência e Pesquisa Avançada, No. 6, pp. 281-290.
Matos, C. e Veiga, R. (2004). Os efeitos da publicidade negativa e da reação da empresa nas atitudes do consumidor. SSRN Electronic Journal. 10.2139 / ssrn.565641.
Gertner, R. T. (2011). Efeitos da tecnologia multimídia na aprendizagem. Retirado de usma.edu.