La ricerca causale è classificata come ricerca conclusiva in quanto cerca di costruire un legame di causa-effetto tra due variabili. Questa ricerca viene utilizzata principalmente per determinare la causa di un particolare comportamento. Possiamo utilizzare questa ricerca per determinare quali cambiamenti si verificano in una variabile indipendente a seguito di una variazione della variabile dipendente.
Può aiutarvi a valutare le attività di marketing, a migliorare le procedure interne e a sviluppare piani aziendali più efficaci. Capire come una circostanza influisca sull’altra può aiutarvi a determinare i metodi più efficaci per soddisfare le vostre esigenze aziendali.
Questo post spiegherà la ricerca causale, ne definirà le componenti essenziali, ne descriverà i vantaggi e i limiti e fornirà alcuni importanti suggerimenti.
Che cos’è la ricerca causale?
La ricerca causale è nota anche come ricerca esplicativa. È un tipo di ricerca che esamina se esiste un rapporto di causa-effetto tra due eventi separati. Ciò si verifica quando si verifica un cambiamento in una delle variabili indipendenti, che causa cambiamenti nella variabile dipendente.
È possibile utilizzare la ricerca causale per valutare gli effetti di particolari cambiamenti su norme, procedure e così via. Questo tipo di ricerca esamina una condizione o un problema di ricerca per spiegare i modelli di interazione tra le variabili.
Componenti della ricerca causale
Solo informazioni causali specifiche possono dimostrare l’esistenza di legami di causa-effetto. Le tre componenti chiave della ricerca causale sono le seguenti:
Sequenza temporale
Prima dell’effetto, deve verificarsi la causa. Se la causa si verifica prima della comparsa dell’effetto, la causa e l’effetto non possono che essere collegati. Ad esempio, se l’aumento degli utili si è verificato prima della messa in onda della pubblicità, non può essere collegato a un aumento della spesa pubblicitaria.
Associazione non spuria
Le fluttuazioni collegate tra due variabili sono consentite solo se non esiste un’altra variabile che sia correlata sia alla causa che all’effetto. Ad esempio, un produttore di notebook ha scoperto una correlazione tra i notebook e la stagione autunnale. In questa stagione, infatti, gli studenti acquistano più quaderni per il semestre successivo.
Durante l’estate, l’azienda ha lanciato una campagna pubblicitaria per i notebook. Per verificare la loro ipotesi, possono consultare i dati della campagna per vedere se l’aumento delle vendite di notebook è dovuto al ritmo naturale di acquisto dei notebook da parte degli studenti o alla pubblicità.
Variazione concomitante
La variazione concomitante è definita come una variazione quantitativa dell’effetto che si verifica esclusivamente come conseguenza di una variazione quantitativa della causa. Ciò significa che deve esserci una variazione costante tra le due variabili. È possibile esaminare la validità di una connessione causa-effetto verificando se la variabile indipendente provoca un cambiamento nella variabile dipendente.
Ad esempio, se un’azienda non fa un tentativo di migliorare le vendite acquisendo dipendenti qualificati o offrendo loro una formazione, l’assunzione di dipendenti esperti non può essere accreditata per un aumento delle vendite. Altri fattori possono aver contribuito all’aumento delle vendite.
Vantaggi e svantaggi della ricerca causale
La ricerca causale o esplicativa presenta diversi vantaggi sia per gli accademici che per le imprese. Come ogni altro metodo di ricerca, presenta alcuni svantaggi di cui i ricercatori devono essere consapevoli. Vediamo alcuni vantaggi e svantaggi di questo disegno di ricerca.
I vantaggi
- Aiuta a identificare le cause dei processi di sistema. Questo permette al ricercatore di prendere le misure necessarie per risolvere i problemi o migliorare i risultati.
- Fornisce la replica, se necessaria.
- La ricerca causale aiuta a determinare gli effetti della modifica di procedure e metodi.
- I soggetti vengono scelti in modo metodico. Di conseguenza, è utile per migliorare la validità interna.
- La capacità di analizzare gli effetti dei cambiamenti su eventi, processi, fenomeni esistenti e così via.
- Individua le fonti delle correlazioni variabili, colmando le lacune della ricerca correlazionale.
Gli svantaggi
- Non è sempre possibile monitorare gli effetti di tutti i fattori esterni, quindi la ricerca causale è impegnativa.
- L’esecuzione richiede molto tempo e potrebbe essere costosa.
- L’effetto di un’ampia gamma di fattori e variabili esistenti in un determinato contesto rende difficile trarre risultati.
- L’errore più grave di questa ricerca è una coincidenza. La coincidenza tra una causa e un effetto può talvolta essere interpretata come una direzione di causalità.
- Per corroborare i risultati della ricerca esplicativa, è necessario intraprendere altri tipi di ricerca. Non si possono trarre conclusioni basate sui risultati di uno studio causale.
- A volte è semplice per un ricercatore vedere che due variabili sono correlate, ma può essere difficile per un ricercatore determinare quale variabile sia la causa e quale l’effetto.
Esempi di ricerca causale
Poiché diversi settori e campi possono condurre ricerche comparative causali, esse possono servire a molti scopi diversi. Discutiamo 3 esempi di ricerca causale:
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Ricerca pubblicitaria
Le aziende possono utilizzare la ricerca causale per realizzare e studiare le campagne pubblicitarie. Ad esempio, sei mesi dopo il debutto di una nuova pubblicità in una regione. L’aumento del fatturato è del 5%.
Per valutare se l’annuncio ha provocato l’aumento, viene riproposto lo stesso annuncio in regioni selezionate a caso, in modo da poter confrontare i dati di vendita tra le regioni per altri sei mesi. Quando le vendite riprendono in queste regioni, si può concludere che l’annuncio e le vendite hanno un valido rapporto di causa-effetto.
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Ricerca sulla fedeltà dei clienti
Le aziende possono utilizzare la ricerca causale per determinare le migliori strategie di fidelizzazione dei clienti. Monitorano le interazioni tra collaboratori e clienti per identificare modelli di causa ed effetto, come ad esempio una tecnica di dimostrazione di un prodotto che porta a un aumento o a una diminuzione delle vendite da parte degli stessi clienti.
Ad esempio, un’azienda implementa una nuova strategia di marketing individuale per un piccolo gruppo di clienti e vede un aumento misurabile degli abbonamenti mensili. Dopo aver ricevuto risultati identici da diversi gruppi, hanno concluso che la strategia di marketing one-to-one ha la relazione causale prevista.
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Ricerca educativa
Gli specialisti dell’apprendimento, gli accademici e gli insegnanti utilizzano la ricerca causale per saperne di più su come la politica influisce sugli studenti e per identificare le possibili tendenze comportamentali degli studenti. Ad esempio, l’amministrazione di un’università nota che il numero di studenti di materie scientifiche che abbandonano il programma al terzo anno è superiore del 7% rispetto a qualsiasi altro anno.
Intervistano un gruppo casuale di studenti di scienze e scoprono molti fattori che potrebbero portare a queste circostanze, comprese le componenti non universitarie. Attraverso un’analisi statistica approfondita, i ricercatori scoprono i tre fattori principali e la direzione crea un comitato per affrontarli in futuro.
Suggerimenti per la ricerca causale
La ricerca causale è spesso l’ultimo tipo di ricerca effettuata durante il processo di ricerca ed è considerata definitiva. Di conseguenza, è fondamentale pianificare la ricerca tenendo conto di parametri e obiettivi specifici. Ecco alcuni consigli per condurre con successo la ricerca causale:
1. Comprendere i parametri della ricerca
Identificare le strategie di progettazione che cambiano il modo di comprendere i dati. Determinate come avete acquisito i dati e se le vostre conclusioni sono più applicabili nella pratica in alcuni casi rispetto ad altri.
2. Scegliere una strategia di campionamento casuale
La scelta di una tecnica che funziona meglio per voi quando avete partecipanti o soggetti è fondamentale. È possibile utilizzare un database per generare un elenco casuale, selezionare a caso da categorie ordinate o condurre un sondaggio.
3. Determinare tutte le possibili relazioni
Esaminare le diverse relazioni tra le variabili indipendenti e quelle dipendenti per costruire approfondimenti e conclusioni più sofisticati.
Conclusione
In sintesi, la ricerca causale o esplicativa aiuta le organizzazioni a capire come le loro attività e i loro comportamenti attuali avranno un impatto sul futuro. Questo è incredibilmente utile in un’ampia gamma di scenari aziendali. Questa ricerca può garantire il risultato di varie attività di marketing, campagne e materiali collaterali. Utilizzando i risultati di questo programma di ricerca, sarete in grado di progettare strategie aziendali di maggior successo che sfruttino ogni opportunità di business.
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