No campo da pesquisa, existem múltiplas metodologias e formas de encontrar respostas às suas necessidades. Neste artigo, abordaremos tudo o que você precisa saber para realizar um estudo comparativo causal, uma metodologia com muitas vantagens e aplicações.
O que é um estudo comparativo causal?
O estudo comparativo causal é realizado para identificar as relações de causa e efeito entre variáveis independentes e dependentes.
Os pesquisadores podem analisar causa e efeito de forma retrospectiva, o que ajuda a determinar as consequências ou causas das diferenças já existentes entre diferentes grupos de pessoas.
O estudo comparativo causal consiste em:
- Um método ou conjunto de métodos para identificar relações de causa e efeito.
- Um conjunto de indivíduos (ou entidades) que NÃO são selecionados aleatoriamente, mas que são designados para participar deste estudo específico.
- Variáveis representadas em dois ou mais grupos (não podem ser menos de dois, pois assim não haveria diferenciação entre elas).
- Variáveis independentes não manipuladas – normalmente, esta é uma relação sugerida, uma vez que não podemos controlar completamente a variável independente.
Tipos de estudos comparativos causais
A pesquisa comparativa causal é dividida em dois tipos:
- Pesquisa Comparativa Retrospectiva: Consiste em investigar uma questão específica após os efeitos terem ocorrido. É uma tentativa de verificar se uma variável específica influencia outra variável.
- Pesquisa Comparativa Prospectiva: (Você pode continuar com a definição deste tipo, se desejar).
- Pesquisa Comparativa Prospectiva: Este tipo de pesquisa é caracterizado por ser iniciada pelo pesquisador, partindo das causas para analisar os efeitos de uma determinada condição. Esse tipo de pesquisa é muito menos comum do que a pesquisa retrospectiva.
Diferença entre um estudo comparativo causal e um estudo de correlação
A regra universal das estatísticas é clara: correlação NÃO implica causalidade!
Um estudo comparativo causal não se baseia em relacionamentos. Em vez disso, dois grupos são comparados para descobrir se a variável independente afetou o resultado da variável dependente.
Ao realizar um estudo comparativo causal, nenhuma das variáveis pode ser influenciada. Deve-se estabelecer uma relação causa-efeito por meio de um argumento persuasivo e lógico; caso contrário, trata-se apenas de uma correlação.
Outra diferença significativa entre as duas metodologias é a análise dos dados coletados. No caso da pesquisa comparativa causal, os resultados costumam ser analisados por meio de tabelas transversais e comparação das médias obtidas. Já a análise de correlação utiliza frequentemente gráficos de dispersão e coeficientes de correlação.
Vantagens e desvantagens
Como qualquer metodologia de pesquisa, a pesquisa comparativa causal possui usos e limitações específicas que devem ser consideradas ao incorporá-las em seu próximo projeto. Abaixo, listamos algumas das principais vantagens e desvantagens.
Vantagens
- Eficiência: É mais eficiente, pois economiza recursos humanos e financeiros, realizando a pesquisa de forma relativamente rápida.
- Identificação de Causas: Permite identificar as causas de certas ocorrências (ou não ocorrências).
- Exame de Relações: Examina as relações entre diferentes variáveis nas quais a variável independente já ocorreu.
- Abordagem Descritiva: É mais descritiva do que experimental.
Desvantagens
- Falta de Controle: Não consegue manipular ou controlar totalmente uma variável independente e carece de randomização.
- Vieses de Pesquisa: Assim como outras metodologias, tende a ser suscetível a alguns vieses de pesquisa, sendo o viés de seleção de sujeitos o mais comum. Cuidados especiais devem ser tomados para evitá-lo, a fim de não comprometer a validade da pesquisa.
- Perdas e Influências: A perda de sujeitos, influências do ambiente e a má atitude dos participantes representam ameaças às evidências coletadas.
- Interpretação Cautelosa: Os resultados desse tipo de pesquisa causal devem ser interpretados com cautela. Um erro comum é supor que, embora exista uma relação entre as duas variáveis analisadas, isso não garante necessariamente que uma variável influencie a outra ou que seja o principal fator de influência.
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