يُصنف البحث السببي على أنه بحث قاطع لأنه يحاول بناء رابط السبب والنتيجة بين متغيرين. يستخدم هذا البحث بشكل أساسي لتحديد سبب سلوك معين. يمكننا استخدام هذا البحث لتحديد التغييرات التي تحدث في متغير مستقل بسبب تغيير في المتغير التابع.
يمكن أن يساعدك في تقييم الأنشطة التسويقية ، وتحسين الإجراءات الداخلية ، ووضع خطط عمل أكثر فعالية. قد يساعدك فهم كيفية تأثير ظرف ما على الآخر في تحديد أكثر الطرق فعالية لتلبية احتياجات عملك.
سيشرح هذا المنشور البحث السببي ، ويحدد مكوناته الأساسية ، ويصف فوائده وقيوده ، ويقدم بعض النصائح المهمة.
ما هو البحث السببي؟
يُعرف البحث السببي أيضًا بالبحث التوضيحي . إنه نوع من البحث الذي يفحص ما إذا كانت هناك علاقة سبب ونتيجة بين حدثين منفصلين. قد يحدث هذا عندما يكون هناك تغيير في أحد المتغيرات المستقلة ، مما يسبب تغييرات في المتغير التابع.
يمكنك استخدام البحث السببي لتقييم آثار تغييرات معينة على المعايير والإجراءات الحالية وما إلى ذلك. يفحص هذا النوع من البحث حالة أو مشكلة لشرح أنماط التفاعلات بين المتغيرات.
مكونات البحث السببي
يمكن فقط للمعلومات السببية المحددة إثبات وجود روابط السبب والنتيجة. المكونات الرئيسية الثلاثة للبحث السببي هي كما يلي:
تسلسل زمني
قبل التأثير ، يجب أن يحدث السبب. إذا حدث السبب قبل ظهور التأثير ، فلا يمكن ربط السبب والنتيجة إلا. على سبيل المثال ، إذا حدثت زيادة في الأرباح قبل بث الإعلان ، فلا يمكن ربطها بزيادة الإنفاق الإعلاني.
جمعية غير مزيفة
لا يُسمح بالتقلبات المرتبطة بين متغيرين إلا إذا لم يكن هناك متغير آخر مرتبط بكل من السبب والنتيجة. على سبيل المثال ، اكتشفت إحدى الشركات المصنعة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة وجود علاقة بين أجهزة الكمبيوتر المحمولة وموسم الخريف. يرون أنه خلال هذا الموسم ، يشتري المزيد من الأشخاص أجهزة الكمبيوتر المحمولة لأن الطلاب يشترونها للفصل الدراسي القادم.
خلال الصيف ، أطلقت الشركة حملة إعلانية لأجهزة الكمبيوتر المحمولة. لاختبار افتراضهم ، يمكنهم البحث عن بيانات الحملة لمعرفة ما إذا كانت الزيادة في مبيعات أجهزة الكمبيوتر المحمولة ترجع إلى الإيقاع الطبيعي للطالب في شراء أجهزة الكمبيوتر المحمولة أو الإعلان.
الاختلاف المصاحب
يُعرَّف التباين المصاحب بأنه تغيير كمي في التأثير يحدث فقط كنتيجة لتغيير كمي في السبب. هذا يعني أنه يجب أن يكون هناك تغيير ثابت بين المتغيرين. يمكنك فحص صلاحية اتصال السبب والنتيجة من خلال معرفة ما إذا كان المتغير المستقل يسبب تغييرًا في المتغير التابع.
على سبيل المثال ، إذا لم تحاول أي شركة تعزيز المبيعات من خلال اكتساب موظفين مهرة أو تقديم تدريب لهم ، فلا يمكن أن يُعزى تعيين موظفين ذوي خبرة إلى زيادة المبيعات. قد تكون عوامل أخرى قد ساهمت في زيادة المبيعات.
مزايا البحث السببي وعيوبه
البحث السببي أو التوضيحي له مزايا مختلفة لكل من الأكاديميين والشركات. كما هو الحال مع أي طريقة بحث أخرى ، لها بعض العيوب التي يجب على الباحثين إدراكها. دعونا نلقي نظرة على بعض مزايا وعيوب هذا البحث.
مزايا
- يساعد في تحديد أسباب عمليات النظام. يتيح ذلك للباحث اتخاذ الخطوات المطلوبة لحل المشكلات أو تحسين النتائج.
- يوفر النسخ المتماثل إذا لزم الأمر.
- يساعد البحث السببي في تحديد آثار الإجراءات والأساليب المتغيرة.
- يتم اختيار الموضوعات بطريقة منهجية. نتيجة لذلك ، فهو مفيد لتحسين الصلاحية الداخلية .
- القدرة على تحليل آثار التغييرات على الأحداث والعمليات والظواهر الحالية وما إلى ذلك.
- البحث عن مصادر الارتباطات المتغيرة ، وسد الفجوة في البحث الارتباط .
العيوب
- ليس من الممكن دائمًا مراقبة تأثيرات جميع العوامل الخارجية ، لذا فإن إجراء البحوث السببية يمثل تحديًا.
- يستغرق وقتا طويلا وقد يكون مكلفا في التنفيذ.
- إن تأثير مجموعة كبيرة من العوامل والمتغيرات الموجودة في بيئة معينة يجعل من الصعب استخلاص النتائج.
- الخطأ الأكبر في هذا البحث هو صدفة. يمكن أحيانًا تفسير المصادفة بين السبب والنتيجة على أنها اتجاه للسببية.
- لتأكيد نتائج البحث التوضيحي ، يجب عليك إجراء أنواع إضافية من البحث. لا يمكنك فقط التوصل إلى استنتاجات بناءً على نتائج دراسة سببية.
- أحيانًا يكون من السهل على الباحث أن يرى أن هناك متغيرين مرتبطين ، ولكن قد يكون من الصعب على الباحث تحديد أي متغير هو السبب وأي متغير هو التأثير.
أمثلة على البحث السببي
نظرًا لأن الصناعات والمجالات المختلفة يمكنها إجراء أبحاث سببية ، فيمكن أن تخدم العديد من الأغراض المختلفة. دعونا نناقش 3 أمثلة من البحث السببي:
-
بحوث الدعاية
يمكن للشركات استخدام البحث السببي لسن ودراسة الحملات الإعلانية. على سبيل المثال ، بعد ستة أشهر من ظهور نشاط تجاري لأول مرة إعلان جديد في منطقة ما. إنهم يرون زيادة بنسبة 5٪ في إيرادات المبيعات.
لتقييم ما إذا كان الإعلان قد تسبب في التحسين ، يعرضون نفس الإعلان في مناطق محددة عشوائيًا حتى يتمكنوا من مقارنة بيانات المبيعات عبر المناطق على مدار ستة أشهر أخرى. عندما تنتعش المبيعات مرة أخرى في هذه المناطق ، يمكنهم استنتاج أن الإعلان والمبيعات لهما علاقة سبب ونتيجة قيّمة.
-
أبحاث ولاء العملاء
يمكن للشركات استخدام البحث السببي لتحديد أفضل استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء. إنهم يراقبون التفاعلات بين الشركاء والعملاء لتحديد أنماط السبب والنتيجة ، مثل تقنية عرض المنتج التي تؤدي إلى زيادة أو انخفاض المبيعات من نفس العملاء.
على سبيل المثال ، تنفذ شركة استراتيجية تسويق فردية جديدة لمجموعة صغيرة من العملاء وترى زيادة قابلة للقياس في الاشتراكات الشهرية. بعد تلقي نتائج متطابقة من عدة مجموعات ، خلصوا إلى أن استراتيجية التسويق الفردي لها علاقة سببية يقصدونها.
-
البحوث التربوية
يستخدم المتخصصون في التعلم والأكاديميون والمعلمون الأبحاث السببية لمعرفة المزيد حول كيفية تأثير السياسة على الطلاب وتحديد اتجاهات سلوك الطلاب المحتملة. على سبيل المثال ، لاحظت إدارة الجامعة أن المزيد من طلاب العلوم يتركون برامجهم في عامهم الثالث ، وهو ما يزيد بنسبة 7٪ عن أي عام آخر.
يجرون مقابلات مع مجموعة عشوائية من طلاب العلوم ويكتشفون العديد من العوامل التي يمكن أن تؤدي إلى هذه الظروف ، بما في ذلك المكونات غير الجامعية. من خلال التحليل الإحصائي المتعمق ، يكشف الباحثون عن العوامل الثلاثة الأولى ، وتشكل الإدارة لجنة لمعالجتها في المستقبل.
نصائح البحث السببي
غالبًا ما يكون البحث السببي هو النوع الأخير من البحث الذي يتم إجراؤه أثناء عملية البحث ويعتبر نهائيًا. نتيجة لذلك ، من الأهمية بمكان التخطيط للبحث مع وضع معايير وأهداف محددة في الاعتبار. فيما يلي بعض النصائح لإجراء البحوث السببية بنجاح:
1. فهم معايير البحث الخاص بك
حدد أي استراتيجيات تصميم تغير الطريقة التي تفهم بها بياناتك. حدد كيف حصلت على البيانات وما إذا كانت استنتاجاتك قابلة للتطبيق في الممارسة في بعض الحالات أكثر من غيرها.
2. اختر استراتيجية عشوائية لأخذ العينات
يعد اختيار الأسلوب الذي يناسبك بشكل أفضل عندما يكون لديك مشاركين أو موضوعات أمرًا بالغ الأهمية. يمكنك استخدام قاعدة بيانات لإنشاء قائمة عشوائية ، أو تحديد التحديدات العشوائية من الفئات المصنفة ، أو إجراء مسح.
3. تحديد كل العلاقات الممكنة
افحص العلاقات المختلفة بين المتغيرات المستقلة والتابعة لديك لبناء رؤى واستنتاجات أكثر تعقيدًا.
استنتاج
لتلخيص البحث السببي أو التوضيحي يساعد المنظمات على فهم كيفية تأثير أنشطتها وسلوكياتها الحالية عليها في المستقبل. هذا مفيد بشكل لا يصدق في مجموعة واسعة من سيناريوهات الأعمال. يمكن أن يضمن هذا البحث نتائج الأنشطة التسويقية المختلفة والحملات والضمانات. باستخدام نتائج هذا البرنامج البحثي ، ستتمكن من تصميم استراتيجيات عمل أكثر نجاحًا تستفيد من كل فرصة عمل.
في QuestionPro ، نقدم جميع أنواع الأدوات اللازمة للباحثين لتنفيذ مشاريعهم. يمكن أن يساعدك في تحقيق أقصى استفادة من بياناتك من خلال إرشادك خلال العملية.
