Что такое причинное исследование? (с примерами, преимуществами и советами)
24 июня 2021 г.
Каузальное исследование может помочь вам оценить маркетинговые инициативы, улучшить внутренние процессы и создать более эффективные бизнес-планы. Изучение того, как одна ситуация влияет на другую, может помочь вам определить лучшие стратегии для удовлетворения ваших потребностей. Поскольку причинно-следственные исследования используются во многих отраслях и академических областях, важно разработать фундаментальное понимание его концепций, чтобы вы могли решить, какие аспекты использовать. В этой статье мы даем определение каузальному исследованию, обсуждаем его основные компоненты, перечисляем его преимущества, описываем некоторые примеры и даем несколько ключевых советов.
Что такое причинное исследование?
Причинное исследование, иногда называемое объяснительным исследованием, представляет собой тип исследования, в котором оценивается наличие причинно-следственной связи между двумя разными ситуациями. Поскольку многие альтернативные факторы могут способствовать причинно-следственной связи, исследователи планируют эксперименты для сбора статистических данных о связи между ситуациями. После этого они обычно анализируют данные, чтобы определить, почему сложились отношения, узнать больше о том, как они работают, и определить, как они могут применяться в более широком контексте. Они также могут изменить обстоятельства первой ситуации, чтобы наблюдать любые новые эффекты во второй.
Вот некоторые ключевые термины, которые люди используют для проведения причинно-следственных исследований:
Гипотеза: поддающееся проверке предсказание, описывающее результат, который человек ожидает получить во время определенных экспериментов или ситуаций. В причинно-следственных исследованиях гипотеза использует переменные, чтобы понять, вызывает ли одна переменная изменение другой.
Экспериментальный план: тип дизайна, который исследователи используют для определения параметров эксперимента. Иногда они могут использовать его для разделения участников на разные группы, если это применимо.
Независимая переменная: переменная, которая может вызывать прямые изменения другой переменной. Например, в эксперименте о том, влияет ли посещаемость занятий на средний балл, вашей независимой переменной будет посещаемость занятий.
Зависимая переменная: измеримая переменная, которая может изменяться или получать эффекты от независимой переменной. Например, в эксперименте о том, увеличивает ли потребление кофе производительность, вашей зависимой переменной будет производительность.
Контрольная переменная: Компоненты, которые остаются неизменными во время эксперимента, чтобы исследователи могли лучше понять, какие условия создают причинно-следственную связь.
Вмешивающаяся переменная: переменная, которая существует вне параметров эксперимента и влияет как на независимую, так и на зависимую переменную. Исследователи обычно определяют смешанные переменные перед началом эксперимента.
Причинность: Описывает причинно-следственную связь. Когда исследователи находят причинно-следственную связь, это означает, что они провели все необходимые процессы, чтобы установить, что она существует.
Корреляция: любая связь между двумя переменными в одном и том же эксперименте. Исследователи обычно устанавливают корреляцию, прежде чем пытаться доказать причинно-следственную связь.
Каковы компоненты причинно-следственного исследования?
Чтобы правильно определить причинно-следственную связь, важно собрать некоторые данные, чтобы оценить, верны ли определенные условия. Эта информация может помочь вам разработать гипотезу о причинно-следственной связи и получить более полные результаты. Вот основные компоненты причинного исследования:
Хронология событий
Просмотрите временную шкалу двух экспериментальных событий, чтобы определить независимые и зависимые переменные до разработки гипотезы. Например, компания может наблюдать за ростом продаж в течение трех месяцев и решить оценить, какие факторы могли вызвать это изменение, чтобы посмотреть, смогут ли они его воспроизвести.
Изучив данные о продажах и график маркетинга, они могут обнаружить, что рекламная распродажа произошла за неделю до первого дня заметного увеличения продаж. Команда может использовать эту временную информацию, чтобы определить, является ли акция независимой переменной, вызвавшей изменение дохода, т. е. зависимой переменной.
Оценка смешанных переменных
Важно определить любые переменные, которые могут быть истинным источником причинно-следственной связи, чтобы вы могли сделать более точные выводы. Например, бренд канцелярских товаров наблюдает за корреляцией между продажей ноутбуков определенной марки и осенним сезоном и первоначально приходит к выводу, что больше людей покупают ноутбуки осенью, потому что студенты покупают их на осенний семестр.
Однако летом бренд запустил новую рекламную кампанию в социальных сетях. Чтобы проверить свою первоначальную гипотезу, они могут исследовать демографические данные, чтобы определить, что вызвало увеличение продаж ноутбуков: студенты или реклама.
Наблюдение за изменениями
Чтобы проверить достоверность причинно-следственной связи, вы можете проверить, вызывает ли независимая переменная изменение зависимой переменной. Вы также можете настроить параметры, чтобы измерить, как изменение независимой переменной влияет на зависимую переменную. Например, если маркетинговая компания хочет подтвердить, что использование цифровой рекламы приводит к увеличению вовлеченности клиентов, она может протестировать печатную рекламу, чтобы увидеть, дает ли она аналогичный результат. Если они наблюдают снижение или неизменное состояние, они могут лучше проверить причинно-следственную связь между цифровой рекламой и привлечением новых клиентов.
Преимущества причинного исследования
Общие преимущества использования причинно-следственных исследований на рабочем месте включают:
Понимание большего количества нюансов системы: изучение того, как работает каждый шаг процесса, может помочь вам решить проблемы и оптимизировать ваши стратегии.
Разработка надежного процесса: вы можете создать повторяемый процесс для использования в различных контекстах, так как вы сможете лучше понять, какие аспекты нужно изменить, чтобы добиться успеха.
Обновление существующего процесса. Чтобы создать эффективные системы, вы можете использовать причинно-следственные исследования, чтобы определить, полезен ли процесс.
Получение более объективных результатов. Исследователи часто используют методы случайной выборки для выбора испытуемых или участников экспериментов, что снижает возможность внешнего влияния.
Примеры причинно-следственных исследований
Поскольку причинно-следственные исследования могут проводиться в разных отраслях и областях, они могут служить многим различным целям. Вот несколько примеров различных применений причинного исследования:
Рекламные исследования
Компании могут использовать причинно-следственные исследования для проведения и изучения рекламных кампаний. Например, через полгода после того, как компания выпустила новый рекламный ролик в одном регионе, выручка от продаж увеличилась на 5%. Чтобы оценить, вызвал ли рекламный ролик рост, они выпускают один и тот же рекламный ролик в случайно выбранных регионах, чтобы иметь возможность сравнить данные о продажах между регионами за другой шестимесячный период. Когда продажи снова вырастут в этих регионах, они могут сделать вывод, что реклама и продажи имеют ценную причинно-следственную связь.
Исследование лояльности клиентов
Компании могут использовать причинно-следственные исследования для определения наилучших стратегий удержания клиентов. Они отслеживают взаимодействие между сотрудниками и клиентами для выявления закономерностей причинно-следственных связей, таких как техника демонстрации продукта, приводящая к увеличению или уменьшению продаж одних и тех же клиентов. Например, компания реализует новую маркетинговую стратегию индивидуального маркетинга для небольшой группы клиентов и наблюдает заметное увеличение количества ежемесячных подписок. Получив идентичные результаты от нескольких групп, они делают вывод, что индивидуальная маркетинговая стратегия имеет предполагаемую причинно-следственную связь.
Градостроительное исследование
Городские советы и другие местные законодатели часто используют причинно-следственные исследования, чтобы узнать, как их политические инициативы влияют на их сообщества. Например, через шесть месяцев после того, как совет расширил часы работы местных парков, они наблюдают 70-процентное увеличение количества сообщений от окружающих домовладельцев о шуме в парках в вечернее время. Исключив возможность того, что местный легкоатлетический клуб использует парк в ночное время для тренировок, и проведя опрос среди населения, они пришли к выводу, что увеличение количества сообщений вызвано изменением часов работы. Это заставляет их повторно обратиться к проблеме.
Исследование продуктивности сотрудников
Предприятия могут использовать причинно-следственные исследования, чтобы измерить, как сотрудники изучают протокол и другие навыки во время учебных занятий. Например, технологическая компания проводит тренинг для всех сотрудников, чтобы изучить новое программное обеспечение для планирования. Десять месяцев спустя высшее руководство отмечает увеличение количества сообщений об ошибках в расписании, в том числе о совпадении времени встреч и двойном бронировании помещений. После проверки того, вызывает ли программное обеспечение ошибки, компания проводит второй сеанс обучения с использованием обновленных рекомендаций и наблюдает за статистическим уменьшением количества отчетов.
Исследования пищевой промышленности
Рестораны и другие предприятия пищевой промышленности могут использовать причинно-следственные исследования, чтобы понять, нравятся ли клиентам блюда из меню больше, чем другим. Например, кондитерская компания получает отзывы от клиентов о том, что новый продукт из темного шоколада содержит кусочки пластика. Поскольку они недавно сменили поставщиков, они решают убрать шоколад с полок и заменить его продукцией от предыдущего поставщика. Когда они все еще получают ту же обратную связь, они оценивают свои производственные протоколы и обнаруживают, что проблема возникла из-за неисправности упаковочной машины.
Исследования в области образования
Специалисты по обучению, ученые и учителя используют причинно-следственные исследования, чтобы узнать больше о том, как политика влияет на учащихся, и выявить возможные тенденции в поведении учащихся. Например, администрация университета понимает, что больше студентов, изучающих естественные науки, отказываются от участия в программе на третьем курсе, и это на 7% выше, чем в любой другой год. Они берут интервью у случайно выбранной группы студентов-естественников и обнаруживают множество факторов, которые могли вызвать эти обстоятельства, включая компоненты, не входящие в компетенцию университета. Путем углубленного статистического анализа исследователи выявляют три основных фактора, и администрация создает комитет для их устранения в будущем.
Исследования индустрии развлечений
Стратеги по телевизионному и киноконтенту могут использовать причинно-следственные исследования, чтобы определить, какие типы медиа-техник и сюжетных тем наиболее находят отклик у зрителей. Например, телевизионная сеть анализирует тенденции просмотра программы, премьера шестого сезона которой только что состоялась. Используя опросы обратной связи, они узнают, что многие зрители предпочитают более длинные сцены с большим взаимодействием персонажей, и сценаристы включают их в следующие три эпизода. Во время последнего эфира в сети наблюдается 8-процентный рост количества просмотров. Стратеги решают дополнительно изучить гипотезу о том, что более длинные сцены вызывают заметное увеличение вовлеченности зрителей.
Советы по проведению причинно-следственных исследований
Ознакомьтесь с этими советами, чтобы успешно проводить случайные исследования:
Знайте параметры вашего исследования. Определите любые методы проектирования, которые изменяют вашу интерпретацию данных, включая то, как вы собирали данные, и любые ситуации, в которых ваши выводы применимы на практике больше, чем другие.
Выберите процедуру рандомизированной выборки. Когда у вас есть участники или испытуемые, важно выбрать технику, которая лучше всего подходит для вас. Вы можете создать случайный список, используя базу данных, выбрать случайные образцы из уже разделенных групп или построить свой собственный систематический процесс.
Определите все потенциальные корреляции. Проанализируйте различные корреляции между вашими независимыми и зависимыми переменными, чтобы разработать более тонкие интерпретации и выводы.