Однако создание внутреннего потенциала имеет причинно — следственные отношения с событиями, происходя-щими на международной арене.

Suggest an example

Other results

Причинно-следственные карты являются разновидностью концептуальных карт, которые показывают причинно-следственные отношения.

Более качественные исследования неизменно устанавливают отсутствие причинно-следственных отношений между абортом и проблемами эмоционального благополучия.

Имеется возможность дальнейшего укрепления причинно-следственных отношений в области планирования, связывающих проекты и ожидаемые результаты в рамках среднесрочной стратегии ЮНЕП.

Во-первых, несмотря на улучшение второго пункта преамбулы, в нем по-прежнему отражается упрощенный подход к причинно-следственным отношениям между незаконной брокерской деятельностью и устойчивым экономическим и социальным развитием.

В результате можно сделать вывод о том, что в причинно — следственном отношении в какой-то мере причиной накопления и производи-тельности является рост, а не наоборот.

Вместе с тем Индонезия возражает против попыток снизвести эту широкую связь до уровня узких причинно-следственных отношений путем использования вопроса об осуществлении прав человека в качестве политического условия для сотрудничества в экономической области и в сфере развития.

Этот термин, несомненно, указывает на тот факт, что сегодня причинно-следственные отношения в сфере экономики, политики и даже культуры выходят за рамки традиционных национальных границ больше, чем когда-либо.

С 1990-х годов научные исследования по изменению климата включили в себя много новых дисциплин и расширились, значительно улучшив наше понимание причинно-следственных отношений, связей с историческими данными, и нашу способность численно моделировать климатические изменения.

Эти причинно-следственные отношения приводят к возникновению замкнутого круга, который невозможно разорвать без эффективной координации усилий Организации Объединенных Наций в области превентивной дипломатии и социальных мер, с одной стороны, и более эффективного участия промышленно развитых государств, с другой.

Касаясь, в заключение, вопроса о связи между нелегальной миграцией и развитием, который широко фигурирует в глобальной повестке дня, он указывает на спорный и сложный характер причинно-следственных отношений между этими двумя феноменами.

Не от всех обязательств, возложенных Пактом, можно отступить, и то лишь до тех пор, пока это отступление не становится несовместимым с другими обязательствами, наложенными международным правом, и не включает какое-либо причинно-следственное отношение к запрещенной дискриминации.

Засушливые земли представляют собой сложные социально-экологические системы, характеризующиеся нелинейными причинно-следственными отношениями, сложными цепями обратной связи внутри многочисленных разнообразных социальных, экологических и экономических структур и между ними, а также возможностью сдвигов режима в направлении альтернативных устойчивых состояний в результате достижения пороговых уровней.

В докладе МСП по лесам о причинно-следственных отношениях, работа над которым должна быть завершена позднее в 2006 году, будет подытожено воздействие загрязнения воздуха на леса, в частности воздействие азота.

Малийская делегация считает, что принцип пропорциональности играет важную роль в сбалансированном регулировании отношений силы, а значит, и причинно-следственных отношений, и, по ее мнению, поэтапные меры предосторожности процедурного характера были включены в статью 2 с целью систематических попыток умиротворения силовых отношений.

Что касается непосредственного характера ущерба, то здесь цепь причинно-следственных отношений, или «транзитивность», должна быть прямой и непрерывной, тогда как причина может не носить непосредственного характера.

Будет по-прежнему поддерживаться проведение в сфере лесного хозяйства исследований междисциплинарного характера в качестве необходимого условия для дальнейшего выяснения причинно-следственных связей в отношении ущерба, наносимого лесам.

Одним из отличий его работы от других работ объектно-ориентированной мысли является её ориентация на причинно-следственное измерение объектных отношений.

Факт потери и причинно-следственная связь в отношении

Отражение причинно-следственных связей между различными ключевыми факторами успеха и их значение

Отражение причинно-следственных связей между различными ключевыми факторами успеха и их значение

Зачастую компании, которые оценивают свою деятельность как по финансовым так и нефинансовым показателям задаются вопросом – «есть ли смысл внедрять ССП и в чем будет отличие данной концепции, от того , что они уже имеют ?»

Основное и самое важное отличие ССП от других систем управления деятельностью компании заключается в использовании причинно-следственных связей.

Внедряя ССП необходимо помнить о том, что всегда лучшей стратегией компании будет та, которая разработана менеджментом и сотрудниками компании. Она выражает их самое обоснованное предположение относительно правильного образа действий с учетом знания информации о положении конкурентов, условиях внешней среды, сферах компетентности и т.д. Необходим только метод документального оформления и проверки предположений, на которых базируется стратегия. Именно эти предположения относительно деятельности компании и позволяют создать ССП. Хорошо сконструированная ССП должна рассказать о стратегии компании посредством выбранных целей и показателей. Эти показатели должны быть связаны причинно-следственными отношениями: от факторов деятельности в составляющей «Персонал» до улучшения финансовых результатов в финансовой составляющей. Нам необходимо формализовать нашу стратегию с помощью оценки, выявляя отношения между показателями, для того чтобы их отслеживать, обосновывать и ими управлять.

Примером причинно-следственной цепочки может послужить следующий: компания внедряет в жизнь стратегию интенсивного роста. Соответственно, компания определяет, что будет оценивать рост дохода в финансовой составляющей ССП.

Компания предположила, что рост доходов будет происходить за счет повторных заказов лояльных клиентов, поэтому решила отслеживать лояльность клиентов. Как добиться высокой лояльности клиентов? Компания должна ответить себе на вопрос – «в каких внутренних процессах она должна достигнуть совершенства, чтобы повысить лояльность клиентов, и в конечном счете, доход?». Сотрудники компании считают, что лояльность клиентов зависит от качества обслуживания и от постоянного изучения и удовлетворения потребностей клиентов за счет расширяющегося ассортимента новых продуктов. Соответственно, копания определяет, как ей ускорить процесс ввода новых продуктов в ассортимент. А для этого необходимо постоянно проводить опрос потребностей целевых клиентов, а также сокращать цикл ввода новых продуктов в ассортимент компании. Сокращение время цикла при вводе новых продуктов требует обучения персонала. Такая связь в Системе может быть оформлена с помощью ряда утверждений «если – то». Если мы повысим квалификацию персонала, то время цикла ввода новых продуктов сократиться. Если сократиться время цикла, то повыситься лояльность клиентов. Если повыситься лояльность, то повыситься доход. При рассмотрении связи между показателями нам необходимо оценить степень корреляции между ними. Например, повысив степень лояльности клиентов на 10%, ожидаем ли мы, что доход повыситься в 1.2 раза. Четкое указание предположений в архитектуре показателей, превращает ССП в мощный инструмент стратегического обучения.
Поняв концепцию ССП, мы должны согласиться с тем, что она является центральной для всей системы управления компании, особенно в таких областях как:

• нахождения баланса между финансовыми и нефинансовыми индикаторами успеха
• нахождения равновесия между внутренними и внешними компонентами организации

Установление баланса равновесия различных показателей и аспектов деятельности, которые включены в стратегические карты, имеет очень важное значение при построении ССП. Компания должна установить приоритеты и выявить связи между различными ключевыми факторами успеха. Например, что принесет большую прибыль в долгосрочной перспективе – оптимизация бизнес-процессов или стратегия снижения цен. Поэтому очень важно создать схему, которая будет отражать взаимосвязи отдельных показателей стратегической карты. Так, например, удовлетворенность клиентов связана с увеличением их закупок, что приводит к увеличению прибыли. Естественно, очень важна значимость отдельных показателей и взаимозависимостей.

Взаимосвязи между показателями делятся на два основных вида – одни поддающиеся оценке на базе специальных исследований и опыта, вторые – включает предполагаемые связи. Таким образом, выводы о взаимосвязях и отношениях между различными показателями в стратегической карте вытекают из опыта исследований или на базе предположений, но всегда остается некоторая неопределенность.

Исследования причинно-следственных связей между показателями может быть проведено при декомпозиции стратегии до уровня отдельных целей деятельности и показателей компании. В этом случае происходит переход от общих понятий к более конкретным целям и задачам. Тогда стратегия компании, выраженная в виде стратегических карт для отдельных подразделений и приведенные в них показатели, приводят к цепочке взаимосвязанных действий (мероприятий), ведущих к реализации стратегии.

Необходимость выбора приоритетов является одним из важных преимуществ составления стратегических карт. Выбор того или иного приоритета означает, что компания отдает предпочтение отдельным результатам, которые возможны в случае данного выбора. Так, если компания выбрала в качестве приоритетов с высокой степенью значимости улучшение бизнес-процессов, то другим целям будет, соответственно, уделяться меньше внимания. Исходя из приоритетности, стоящие перед компанией цели и задачи будут определять последовательность ее действий.

Некоторые компании, сосредотачивают свои усилия в нескольких ключевых областях:

• Удовлетворение потребителей
• Мотивация сотрудников
• Доля рынка (объем продаж)
• Рентабельность

В то же время, там, где деятельность компании зависит от предоставляемого сервиса и бизнес-процессов, показатели бизнес-процессов определяют как факторы успеха и их движущие силы, сами же показатели отношений с клиентами – как результаты этой деятельности. При расчете итоговых показателей на высших уровнях организационной иерархии учитываются как предположения о причинно-следственных связях, так и установленные связи. Компании очень нуждаются в понимании взаимосвязей между различными факторами, которые определяют предпочтения клиентов – свойства продукта, ассортимент, временем выполнения заказа, качеством обслуживания, ценой, удовлетворенностью клиентов.

Однозначные предположения о характере взаимосвязей между различными факторами дают возможность оценить клиентский капитал в стоимостной форме. Вероятность совершения повторной покупки вместе с данными о частоте закупок и объеме среднего заказа (закупки) можно использовать в расчете текущей стоимости клиентского капитала. Необходимо помнить о том, что надежность таких расчетов основывается на предположениях. Результаты таких расчетов представляет собой оценку тесноты связи отдельных звеньев цепочки причинно — следственных связей, к примеру, таких как инвестиции в улучшение клиентского обслуживания и перспектив развития компании. Можно оценить влияние мероприятий по улучшению обслуживания клиентов на объемы продаж по клиентам.

Компании зачастую самостоятельно проводят исследования в отношениях с клиентами. Это связано с тем, что менеджеры хотят контролировать их проведение для быстроты реакции на различные жалобы клиентов. Такую информацию компании стараются собрать в своей программе (ERP системе) для того, чтобы ее потом можно было сгруппировать по подразделениям, ассортиментным группам, ответственным сотрудникам. Данная процедура позволяет оперативно получить обратную связь, а также полную информацию о каждом клиенте и его потребностях и предпочтениях. Сбор информации может быть осуществлен по телефону, где по факту доставки товара клиента опрашивают — насколько он удовлетворен продуктом и сервисом компании. Соответственно, любые жалобы должны быть рассмотрены в кратчайший промежуток времени (к примеру, 24 часа / 48 часов). Также клиентам предлагается раз в месяц, квартал (полугодие или год) ответить на анкеты. Полученная информация обобщается в программе и передается менеджеру, отвечающему за данный участок работы. Компании очень важно понимать насколько клиент удовлетворен набором продуктов и качеством обслуживания компании.

Определение и документирование причинно-следственных связей является одним из основных элементов ССП, который позволяет:

• связать стратегические цели между собой
• гармонизировать различные представления о путях реализации стратегии

Сам процесс определение причинно-следственных связей требует интенсивной коммуникации между участниками команды и может начинаться со стратегических целей любой из перспектив.

Источник:
Книга «Внедрение системы сбалансированных показателей: оценка деятельности компании»
Авторы: Немировский И., Старожукова И.
При использовании материалов статьи обязательна ссылка на сайт «Академия развития Лидеров» http://beleader.com.ua

Причинно-следственная связь преступление \ Акты, образцы, формы, договоры \ Консультант Плюс

Подборка наиболее важных документов по запросу Причинно-следственная связь преступление (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

МОДУЛЬ 4 – Установление причинно-следственной связи ПППИ

С дополнительной информацией об установлении причинно-следственной связи можно ознакомиться в отчете Глобального консультативного комитета по безопасности вакцин (ГККБВ) «Установление причинно-следственной связи побочных проявлений после иммунизации». В отчете рассматриваются другие условия и меры, которые должны быть применены при установлении причинно-следственной связи в области безопасности вакцин..

Во многих странах действуют системы ПППИ, и сообщениям о подозреваемых побочных проявлениях уделяется большое внимание. Такие системы были успешны при выявлении тяжелых ПППИ после того, как вакцины были разрешены к использованию. Как правило, есть необходимость в дополнительных исследованиях с целью дальнейшего расследования причинно-следственной связи ПППИ.

Несмотря на то, что наиболее надежный путь определения наличия причинно-следственной связи вакцины с побочным проявлением — это рандомизированное клинические испытание, такие испытания ограничены этапом клинической разработки вакцины. После того, как вакцина лицензирована, возможность проведения контролируемых исследований больше не рассматривается ввиду этических соображений (отказ от вакцинации).

Установление причинно-следственной связи представляет собой систематическую проверку данных о случае ПППИ. Такая оценка определяет вероятность наличия причинно-следственной связи между проявлением и полученной вакциной (вакцинами). Оценка причинно-следственной связи позволяет установить:

• имеет ли ПППИ отношение к вакцине или программе вакцинации;
• какие шаги, при необходимости, должны быть сделаны для реагирования на данное проявление.

Памятка ВОЗ по установлению причинно-следственной связи служит руководством для систематического, стандартизированного процесса оценки причинно-следственной связи в отношении серьезных побочных проявлений после иммунизации (включая кластеры проявлений).³⁶

Результаты определения причинно-следственной связи помогают повысить среди работников сферы здравоохранения осведомленность о рисках, связанных с вакциной. Все это, вместе со знанием о пользе иммунизации, формирует базу для информирования родителей и /или вакцинируемых о вопросах, касающихся вакцин.

Качество оценки причинно-следственной связи зависит от:

• качества отчета о случае ПППИ,
• эффективности системы отчетности о ПППИ,
• качества процесса контроля причинно-следственной связи.

Установление причинно-следственной связи побочных проявлений с использованием вакцины основывается на пяти принципах. ³⁵

Ограничения теста на причинно-следственные отношения Granja

Я давно не написал блог. Сегодня я перевожу статью, описываю грамотность отношений Гранже. В предыдущем введении подрядных отношений Гранджада из моего личного опыта, в оригинальном тексте:Limits of Granger Causality。

Отношения причин Грейнгера — это предсказательная причинно-следственная связь, предложенная Granj. Это может быть легко понять, как если сообщение может повлиять на событие события, эта информация удобна для этого инцидента, формула выглядит следующим образом:

Например: A и B двух распакованных команд, когда Сяоминг ставит ставку в азартных битах, вероятность выбора или B составляет 0,5, но если на этот раз Сяо Мин знает игру, что команда команда участвовала в азартных играх, в азартных играх На этот раз Сяо Мин выберет B Win в вероятности выигрыша, на этот раз на этот раз мы можем подумать, что эта информация и Сяоминг бета имеют причинные отношения.

Основная идея теста на причинно-связей Грейнджер: Granger Cassal Revices + векторная модель саморегулятора

Шаги теста на причинно-следственные отношения Greanger являются следующими:

Таким образом, можно обнаружить, существует ли изменение последовательности между двумя последовательностями, чтобы вызвать изменения в другой последовательности, как показано ниже:

Обратите внимание, что тест на причинно-следственные отношения Granz требует, чтобы последовательность должна быть гладкой.

(1) Причина Грейнджера очень чувствительна к подбору времени.

Это место, которое я понимаю, является относительно низкой надежностью причинных отношений Грейнджера.

Например, если в Иллинойсе и Индиане есть засуха, тогда цены на кукурузу Айовы могут подняться. Этот пример всегда основан на рынке США в последние несколько десятилетий, но с 2008 года Соединенные Штаты продвинули технологию орошения подземных вод, поэтому погодные условия, такие как засушливая высокая температура на ценах на кукурузу в Айове. Это не Это очевидно. В это время, если вы используете Granz во всем периоде времени, вы обнаружите, что причинные отношения Granz не принимают отношения между ценами на кукурузу и засухе или температуре в Айове.

Это показывает, что причинные отношения Грейнгера чрезвычайно хрупкие, и несколько незарегистрированных координат могут привести к провалу всей модели проверки.

Корреляция и причинно-следственная связь

А корреляция это мера или степень взаимосвязи между двумя переменными. Набор данных может быть положительно коррелирован, отрицательно коррелирован или вообще не коррелирован. По мере увеличения одного набора значений другой набор имеет тенденцию к увеличению, и это называется положительной корреляцией.

По мере увеличения одного набора значений другой набор имеет тенденцию к уменьшению, и это называется отрицательной корреляцией.

Если изменение значений одного набора не влияет на значения другого, то говорят, что переменные не имеют «корреляции» или «нулевой корреляции».

А причинная связь между двумя событиями существует, если возникновение первого вызывает другое. Первое событие называется причиной, а второе событие — следствием. Корреляция между двумя переменными не подразумевает причинно-следственной связи.С другой стороны, если между двумя переменными существует причинно-следственная связь, они должны быть коррелированы.

Пример:

Исследование показывает, что существует отрицательная корреляция между тревогой студента перед тестом и его оценкой. Но нельзя сказать, что тревога причины более низкий балл по тесту; могут быть и другие причины — например, ученик плохо учился.Таким образом, корреляция здесь не подразумевает причинно-следственной связи.

Однако примите во внимание положительную корреляцию между количеством часов, которые вы тратите на подготовку к тесту, и оценкой, которую вы получите за него. Здесь также есть причинно-следственная связь; если вы тратите больше времени на учебу, вы получаете более высокую оценку.

Одним из наиболее часто используемых показателей корреляции является корреляция моментов продукта Пирсона или коэффициент корреляции Пирсона. Он измеряется по формуле,

р Икс у знак равно п ∑ Икс у — ∑ Икс ∑ у ( п ∑ Икс 2 — ( ∑ Икс ) 2 ) ( п ∑ у 2 — ( ∑ у ) 2 )

Значение коэффициента корреляции Пирсона варьируется от — 1 к + 1 где –1 указывает на сильную отрицательную корреляцию, а + 1 указывает на сильную положительную корреляцию.

Причинная взаимосвязь — обзор

4.8 Взаимосвязи: косвенные и причинные

Выше я отмечал, что поиск и объяснение интересных взаимосвязей является частью того, что мы делаем в исследованиях HCI. Часто контролируемый эксперимент разрабатывается и проводится специально для этой цели, и, если он будет проведен должным образом, можно сделать вывод определенного типа.Мы часто можем сказать, что условие, которым манипулируют в эксперименте , вызвало изменений в реакциях человека, которые наблюдались и измерялись. Это причинно-следственная связь , , или просто причинно-следственная связь , .

В HCI управляемая переменная часто является атрибутом номинального масштаба интерфейса, например устройством, методом ввода, модальностью обратной связи, техникой выбора, глубиной меню, расположением кнопок и т. Д. Измеряемая переменная обычно представляет собой поведение человека в масштабе отношений, такое как время завершения задачи, частота ошибок или количество нажатий кнопок, событий прокрутки, сдвига взгляда и т. Д.

Обнаружение причинно-следственной связи в эксперименте HCI дает убедительный вывод. Если измеренная реакция человека имеет жизненно важное значение для HCI, например, время, необходимое для выполнения общей задачи, то знание того, что условие, проверенное в эксперименте, сокращает это время, является ценным результатом. Если условие — это реализация новой идеи и ее сравнивали с нынешней практикой, действительно может быть повод для радости. Была обнаружена не только причинно-следственная связь, но и новая идея улучшила существующую практику.Это результат, который добавляет к дисциплине ценные знания; это продвигает вперед современные достижения. ⁹ В этом суть исследования HCI!

Установление связи не обязательно означает наличие причинно-следственной связи. Многие отношения косвенные . Они существуют, и их можно наблюдать, измерять и количественно оценивать. Но они не причинны, и любая попытка выразить отношения как таковые неверна. Классический пример — взаимосвязь между курением и раком. Предположим, что в ходе научного исследования отслеживаются привычки и здоровье большого количества людей на протяжении многих лет. Это пример упомянутого ранее корреляционного метода исследования. В конце концов, между курением и раком обнаруживается связь: рак чаще встречается у курильщиков. Правильно ли заключить из исследования, что курение вызывает рак ? Нет. Наблюдаемая связь косвенная, а не причинная. Подумайте об этом: при более внимательном изучении данных обнаруживается, что тенденция к развитию рака также связана с другими переменными в наборе данных.Похоже, что люди, у которых развился рак, также были склонны пить больше алкоголя, есть больше жирной пищи, меньше спать, слушать рок-музыку и так далее. Возможно, причиной рака было повышенное употребление алкоголя, или употребление жирной пищи, или что-то еще. Отношения косвенные, а не причинные. Это не означает, что косвенные отношения бесполезны. Поиск и обнаружение косвенных отношений часто является первым шагом в дальнейших исследованиях, отчасти потому, что собирать данные и искать косвенные отношения относительно легко.

Причинно-следственные связи возникают в результате контролируемых экспериментов. Поиск причинно-следственной связи требует исследования, в котором, помимо прочего, участники выбираются случайным образом из совокупности и случайным образом распределяются по условиям тестирования. Случайное распределение гарантирует, что каждая группа участников одинакова или похожа во всех отношениях, за исключением условий, при которых каждая группа тестируется. Таким образом, возникающие различия более вероятны из-за (, вызванного ) условий испытаний, чем из-за условий окружающей среды или других обстоятельств.Иногда участники распределяются по группам, где участники каждой группы отбираются таким образом, чтобы группы были равны по другим значимым характеристикам. Например, эксперимент по тестированию двух контроллеров ввода для игр может случайным образом распределить участников по группам или сбалансировать группы, чтобы гарантировать примерно равный диапазон игрового опыта.

Вот пример HCI, похожий на пример курения и рака. Исследователя интересует сравнение многоканального и интеллектуального ввода ( T9 ) для ввода текста на мобильном телефоне.Исследователь отправляется в мир и подходит к пользователям мобильных телефонов, прося у них пять минут времени. Многие согласны. Они отвечают на несколько вопросов об опыте и привычках использования, включая предпочитаемый способ ввода текстовых сообщений. Найдено 15 пользователей multi-tap и 15 T9 пользователей. Пользователей просят ввести заданную фразу текста, пока они рассчитаны. Вернувшись в лабораторию, данные анализируются. Очевидно, пользователи T9 были быстрее, вводя со скоростью 18 слов в минуту, по сравнению с 12 словами в минуту для пользователей с несколькими нажатиями.Это на 50 процентов быстрее для пользователей T9 ! Какой вывод? Существует взаимосвязь между методом ввода и скоростью ввода текста; однако связь носит косвенный, а не причинный характер. Разумно сообщить, что было сделано и что было обнаружено, но неправильно выходить за рамки того, что дает методология. Вывод из этого простого исследования, что T9 быстрее, чем multi-tap, был бы неправильным. При более внимательном изучении данных было обнаружено, что пользователи T9 , как правило, были более технически подкованными: они сообщили о значительно большем опыте использования мобильных телефонов, а также сообщили, что отправляли значительно больше текстовых сообщений в день, чем пользователи с множественным касанием, которые По большому счету, они сказали, что не любят отправлять текстовые сообщения и делают это очень редко. ¹⁰ Таким образом, наблюдаемая разница может быть связана с предыдущим опытом и привычками использования, а не с внутренними различиями в методах ввода текста. Если есть искренний интерес в определении того, быстрее ли один метод ввода текста, чем другой, требуется контролируемый эксперимент. Это тема следующей главы.

Еще один последний момент заслуживает упоминания. Выводы о причине и следствии невозможны в определенных типах контролируемых экспериментов. Если управляемая переменная является естественным атрибутом участников, то выводы о причине и следствии ненадежны.Примеры естественных атрибутов включают пол (женский, мужской), личность (экстраверт, интроверт), ручность (левая, правая), родной язык (например, английский, французский, испанский), политическую точку зрения (слева, справа) и т. Д. . Эти атрибуты являются допустимыми независимыми переменными, но ими нельзя манипулировать, то есть их нельзя назначать участникам. В таких случаях вывод о причине и следствии недействителен, потому что невозможно избежать искажающих переменных (определенных в главе 5).Мужчина, экстраверт, левша и т. Д. Всегда порождают другие атрибуты, которые систематически меняются на разных уровнях независимой переменной. Выводы о причине и следствии в этих случаях ненадежны, потому что невозможно узнать, был ли экспериментальный эффект обусловлен независимой переменной или смешивающей переменной.

7.2 Причинно-следственные связи — Научное исследование в области социальной работы

Цели обучения

• Определите и приведите примеры идиографических и номотетических причинно-следственных связей
• Опишите роль причинности в количественном исследовании по сравнению с качественным исследованием
• Выявить, определить и описать каждый из основных критериев номинальных причинно-следственных связей
• Опишите разницу и приведите примеры независимых, зависимых и управляющих переменных
• Дайте определение гипотезе, уметь сформулировать четкую гипотезу и обсудить соответствующие роли количественных и качественных исследований, когда дело доходит до гипотез

Большинство социальных исследований пытаются дать какое-то причинное объяснение.В исследовании вмешательства по предотвращению жестокого обращения с детьми делается попытка установить связь между вмешательством и изменениями в жестоком обращении с детьми. Причинность относится к идее, что одно событие, поведение или убеждение приведет к возникновению другого последующего события, поведения или убеждения. Другими словами, речь идет о причине и следствии. Это кажется простым, но вы можете быть удивлены, узнав, что существует несколько способов объяснить, как одно вызывает другое. Как это может быть? Как может быть много способов понять причинность?

Вспомните нашу главу о парадигмах, которые были аналитическими линзами, состоящими из предположений о мире.Вы запомните позитивистскую парадигму как ту, которая верит в объективность, а социальную конструктивистскую парадигму как ту, которая верит в субъективность. Обе парадигмы являются правильными, хотя и неполными, точками зрения на социальный мир и социальные науки.

Исследователь, работающий в парадигме социального конструкционизма, рассматривал бы истину как субъективную. Что касается причинно-следственной связи, мы должны сообщать о том, что люди говорят нам, чтобы мы могли понять, что к чему. Это кажется простым, правда? А что, если два разных человека увидят одно и то же событие с одной и той же точки зрения и предложат два совершенно разных объяснения того, что к чему? Социальный конструкционист сказал бы, что оба человека правы.Не существует одной единственной истины, которая подходит для всех, но существует множество истин, созданных и разделяемых людьми.

Когда социальные конструкционисты занимаются наукой, они пытаются установить идиографическую причинность. идиографическое причинное объяснение означает, что вы попытаетесь исчерпывающе объяснить или описать свой феномен, основываясь на субъективном понимании ваших участников. Эти объяснения связаны с рассказами, которые люди создают о своей жизни и опыте, и включены в культурный, исторический и экологический контекст.Идиографические причинные объяснения настолько сильны, потому что они передают глубокое понимание явления и его контекста. С точки зрения социального конструкционизма, правда запутана. Идиографическое исследование включает в себя поиск закономерностей и тем в причинно-следственных связях, установленных участниками вашего исследования.

Если это не похоже на то, что вы обычно называете «наукой», то вы не одиноки. Хотя идеи, лежащие в основе идиографических исследований, в философии довольно стары, они применялись к наукам только в начале прошлого века.Если мы подумаем об известных ученых, таких как Ньютон или Дарвин, они никогда не считали истину субъективной. Они установили законы науки, которые были объективно верными и применимыми во всех ситуациях. Ньютон, Дарвин и другие действовали в рамках позитивистской парадигмы, которая и сегодня продолжает доминировать в большей части науки. Когда позитивисты пытаются установить причинно-следственную связь, они пытаются предложить широкое, всеобъемлющее объяснение, универсально верное для всех людей. Это отличительная черта номотетического причинно-следственного объяснения .

Номотетические причинные объяснения также невероятно мощны, потому что они позволяют ученым делать прогнозы о том, что произойдет в будущем, с определенной точностью. Более того, они позволяют ученым обобщить , то есть сделать заявления о большой популяции на основе меньшей выборки людей или предметов. Обобщение важно, поскольку у нас явно нет времени спрашивать у всех их мнение по теме, и мы не можем рассматривать каждое взаимодействие в социальном мире.Нам нужен тип причинного объяснения, которое поможет нам предсказать и оценить истину во всех ситуациях.

Если это все еще кажется непонятным философским терминам, давайте рассмотрим пример. Представьте, что вы работаете в общественной некоммерческой организации, обслуживающей людей с ограниченными возможностями. Вы составляете отчет, чтобы лоббировать правительство штата, и вам необходимо поддержать свой аргумент в пользу дополнительного финансирования дальнейших программ поддержки сообщества в вашем агентстве. Обратившись к номотетическим исследованиям, вы узнаете, что предыдущие исследования связывали программы на уровне сообществ, подобные вашей, с положительными результатами в отношении здоровья и трудоустройства людей с ограниченными возможностями.Номотетическое исследование направлено на объяснение того, что программы на уровне сообществ лучше подходят для человек и человек с ограниченными возможностями. Обратившись к идиографическим исследованиям, вы узнаете, что значит быть человеком, участвующим в общественной программе, прочитав их личные отчеты о своем жизненном опыте. Используя идиографические исследования, вы можете понять, каково быть инвалидом, а затем сообщить об этом правительству штата. Например, человек может сказать: «Я чувствую себя как дома в этом агентстве, потому что они относятся ко мне как к члену семьи» или «Это агентство помогло мне получить мою первую зарплату.”

Ни одно из причинно-следственных объяснений не лучше другого. Решение провести идиографическое исследование означает, что вы попытаетесь исчерпывающе объяснить или описать свое явление, уделяя внимание культурному контексту и субъективным интерпретациям. Решение провести номотетическое исследование означает, что вы попытаетесь объяснить, что верно для всех, и предсказать, что будет правдой в будущем. Короче говоря, идиографические объяснения имеют большую глубину, а номотетические объяснения — большую широту.Что наиболее важно, социальные работники понимают ценность обоих подходов к пониманию социального мира. Социальный работник, помогающий клиенту с проблемами злоупотребления психоактивными веществами, ищет идиографические знания, когда они спрашивают об истории жизни этого клиента, исследуют его уникальную физическую среду или исследуют, как они понимают свою зависимость. Социальный работник также использует номотетические исследования для применения обобщаемых знаний о том, что обычно помогает людям с расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ, таких как минимизация факторов риска, максимизация защитных факторов и использование методов терапии, основанной на доказательствах.

Один из моих любимых моментов в классе произошел в начале моей педагогической карьеры. Я проинструктировал своих студентов формировать группы, обсуждать исследовательские вопросы, которые они составили для своих проектов, и обеспечивать обратную связь друг с другом. Я слышал, как одна группа пыталась помочь студенту перефразировать свой исследовательский вопрос. Один студент спросил другого: «Ты пытаешься обобщить… или нет?» На их собственном языке они имели в виду номотетические причинно-следственные связи.

Итак, вы пытаетесь обобщить свои потенциальные результаты исследования… или нет? Отвечая на этот вопрос, вы сможете понять, как концептуализировать и разработать свой исследовательский проект.Если вы пытаетесь обобщить или создать номотетическую причинно-следственную связь, то остальные из этих утверждений, скорее всего, будут правдой: вы будете использовать количественные методы, рассуждать дедуктивно и проводить объяснительные исследования. Откуда мне все это знать? Давайте рассмотрим это по частям.

Номотетические причинно-следственные связи направлены на обобщение. Чтобы явления можно было обобщить, их необходимо точно измерить и свести к общепринятым терминам, таким как математика и статистика. С одной стороны, не все количественные методы имеют объяснительный характер.Например, описательное исследование может выявить количество людей, не имеющих дома, в вашем округе, хотя оно не скажет вам, почему они бездомные. С другой стороны, почти все объяснительные исследования носят количественный характер. Исследователи-объяснители хотят ясного объяснения типа «x вызывает y», поэтому они используют универсальный язык математики для достижения своей цели. В общем, номотетические причинно-следственные связи используют количественные методы для достижения обобщаемости и доказательства причинно-следственных связей.

Когда мы говорим о x и y, мы говорим о взаимосвязях между переменными.Когда одна переменная вызывает или способствует изменению другой, у нас есть то, что исследователи называют независимыми и зависимыми переменными. В нашем примере о порке и агрессивном поведении шлепание будет независимой переменной, а агрессивное поведение — зависимой переменной. Независимая переменная является причиной, а зависимая переменная является следствием. Зависимые переменные зависят от независимых переменных. Если вы запутались, вспомните графические соотношения, представленные ниже.

При попытке заявить о номотетической причинной связи важно учитывать силу этой связи. Сила взаимоотношений не относится к прочности вашей дружбы или брака, скорее в этом контексте это относится к статистической значимости. Чем более статистически значимой является связь между двумя переменными, тем больше мы можем быть уверены в силе этой связи.Если вы вспомните, как мы обсуждали статистическую значимость в главе 3, вы помните, что в статистике это значение обычно представлено как значение p .

Гипотеза — это утверждение, которое описывает ожидания исследователя относительно того, что они ожидают найти. В количественном исследовании гипотезы представляют собой номотетическую причинно-следственную связь, которую исследователь ожидает продемонстрировать между независимыми и зависимыми переменными. Ваш прогноз должен быть взят из теории или модели социального мира.Например, вы можете выдвинуть гипотезу о том, что теплое и позитивное отношение к клиническим клиентам может помочь им в достижении их терапевтических целей. Эта гипотеза будет использовать гуманистические теории Карла Роджерса. Использование предыдущих теорий для создания гипотез является примером дедуктивного исследования. Если теория безусловного положительного отношения Роджерса верна, ваша гипотеза должна быть верной. В общем, все номотетические причинно-следственные связи должны использовать дедуктивное рассуждение.

Рассмотрим пару примеров.В исследовании сексуальных домогательств (Uggen & Blackstone, 2004) можно предположить, основываясь на феминистских теориях сексуальных домогательств, что женщины чаще, чем мужчины, будут испытывать определенные сексуальные домогательства. Какая здесь предсказывается причинно-следственная связь? Какая переменная является независимой, а какая зависимой? В этом случае мы предположили, что пол человека (независимая переменная) предсказывает вероятность того, что он подвергнется сексуальным домогательствам (зависимая переменная).

Иногда исследователи предполагают, что отношения будут иметь определенное направление.В результате можно сказать, что увеличение или уменьшение одной области вызывает увеличение или уменьшение другой. Например, вы можете изучить взаимосвязь между возрастом и поддержкой легализации марихуаны. Возможно, вы посещали занятия по социологии и использовали прочитанные вами теории, чтобы выдвинуть гипотезу о том, что возраст отрицательно влияет на поддержку легализации марихуаны. Вы только что выдвинули гипотезу о том, что с возрастом вероятность того, что люди будут поддерживать легализацию марихуаны, снижается. Таким образом, по мере того, как возраст (ваша независимая переменная) движется в одном направлении (вверх), поддержка легализации марихуаны (ваша зависимая переменная) движется в другом направлении (вниз).Кроме того, положительные отношения включают две переменные, идущие в одном направлении, а отрицательные отношения включают две переменные, идущие в противоположных направлениях. Если написание гипотез кажется затруднительным, иногда полезно выделить их и изобразить каждую из двух гипотез, которые мы только что обсудили.

Важно отметить, что после начала исследования неэтично изменять свою гипотезу, чтобы она соответствовала найденным вами данным.Что произойдет, если вы проведете исследование для проверки гипотезы из рисунка 7.3 о поддержке легализации марихуаны, но не обнаружите взаимосвязи между возрастом и поддержкой легализации? В этом примере ваша гипотеза была ошибочной, но вы все равно можете извлечь ценную информацию из своего неверного прогноза. Ваше исследование бросит вызов тому, что говорится в существующей литературе по вашей теме, и, следовательно, продемонстрирует, что необходимо провести дополнительные исследования, чтобы выяснить факторы, которые влияют на поддержку легализации марихуаны.Не смущайтесь отрицательными результатами и определенно не меняйте свою гипотезу, чтобы она всегда казалась верной!

Допустим, вы проводите исследование и находите доказательства, подтверждающие вашу гипотезу. С возрастом поддержка легализации марихуаны уменьшается. Успех! Причинно-следственное объяснение полно, верно? Не совсем. Вы установили только один из критериев причинно-следственной связи. Основные критерии причинности связаны с ковариацией, правдоподобием, темпоральностью и ложностью.В нашем примере с рис. 7.3 мы установили только один критерий — ковариацию. Когда переменные коварируют , они изменяются вместе. В нашем исследовании возраст и поддержка легализации марихуаны различаются. В нашей выборке представлены люди разного возраста и разного уровня поддержки легализации марихуаны.

Наличие некоторой корреляции между двумя переменными не означает, что причинно-следственная связь между ними правдоподобна. Правдоподобие означает, что для того, чтобы утверждать, что одно событие, поведение или убеждение вызывает другое, утверждение должно иметь смысл.Логично, что люди предыдущих поколений относились к марихуане иначе, чем молодые. Люди, выросшие во времена Reefer Madness или хиппи, могут придерживаться иных взглядов, чем те, кто вырос в эпоху легализованного использования марихуаны в медицинских и рекреационных целях.

После того, как мы установили, что существует правдоподобная связь между двумя переменными, нам также необходимо установить, возникла ли причина до следствия, критерий темпоральности .Возраст человека — это качество, которое появляется задолго до любого мнения о политике в отношении наркотиков, поэтому временно причина предшествует следствию. Бессмысленно говорить, что поддержка легализации марихуаны увеличивает возраст человека. Даже если вы могли бы предсказать возраст кого-то на основе их поддержки легализации марихуаны, вы не могли бы сказать, что чей-то возраст был обусловлен их поддержкой легализации.

Наконец, ученые должны установить непредвзятость. Ложная связь — это связь между двумя переменными, которая кажется причинной, но может быть объяснена третьей переменной.Например, мы могли бы указать на тот факт, что более старшие когорты с меньшей вероятностью употребляли марихуану, что может повлиять на их негативное отношение к легализации. Это часто называют проблемой третьей переменной, когда кажущаяся истинной причинная связь на самом деле вызвана третьей переменной, не включенной в гипотезу. В этом примере связь между возрастом и поддержкой легализации может быть больше связана с употреблением марихуаны, чем с возрастом человека.

Количественные исследователи чувствительны к последствиям потенциально ложных отношений.Они являются важной формой критики научной работы. В результате они часто будут измерять эти третьи переменные в своих исследованиях, чтобы контролировать их влияние. Они называются контрольными переменными , и они относятся к переменным, влияние которых контролируется математически в процессе анализа данных. Контрольные переменные могут немного сбивать с толку, но думайте об этом как о споре между вами, исследователем и критиком.

Исследователь: «Чем старше человек, тем меньше у него шансов поддержать легализацию марихуаны.”

Критик: «На самом деле, это больше о том, употреблял ли человек марихуану раньше. Это то, что действительно определяет, поддерживает ли кто-то легализацию марихуаны ».

Исследователь: «Ну, я измерил предыдущее употребление марихуаны в своем исследовании и математически контролировал ее эффекты в своем анализе. Взаимосвязь между возрастом и поддержкой легализации марихуаны по-прежнему статистически значима и является наиболее важной взаимосвязью здесь ».

Давайте рассмотрим еще несколько реальных примеров ложности.Можно утверждать, хотя и неверно, что высокие темпы продаж мороженого вызывают утопление, потому что между двумя переменными существует положительная взаимосвязь. В этом случае время года (лето) является третьей переменной, которая вызывает как высокие продажи мороженого, так и рост смертности от утопления (Babbie, 2010). Вот еще один хороший пример: это правда, что с ростом зарплат пресвитерианских священников в Массачусетсе растет и цена на ром в Гаване, Куба. Ну да, наверное, вы говорите себе.Все знают, насколько министры в Массачусетсе любят свой ром, верно? Не так быстро. И зарплаты, и цены на ром, правда, выросли, но вместе с тем выросли и цены на все остальное (Huff & Geis, 1993). Наконец, исследования показывают, что по мере увеличения количества пожарных на месте происшествия увеличивается ущерб, нанесенный на месте происшествия. Конечно, в этом заявлении не упоминается, что размер пожара влияет на размер ущерба и количество пожарных, прибывших на место происшествия (Frankfort-Nachmias & Leon-Guerrero, 2011).В каждом из этих примеров именно наличие третьей переменной объясняет очевидную взаимосвязь между двумя исходными переменными.

В целом, для того, чтобы корреляция считалась причинной, должны быть выполнены следующие критерии:

• Две переменные должны изменяться вместе.
• Отношение должно быть правдоподобным.
• Причина должна предшествовать следствию во времени.
• Отношение не должно быть ложным (не из-за третьей переменной).

Если эти критерии соблюдены, исследователь может сказать, что он получил номотетическое причинное объяснение, которое объективно верно.Перед исследователями стоит непростая задача. Крайне редко можно услышать, как исследователи заявляют, что они доказали своих гипотез. Утверждение, выделенное жирным шрифтом, означает, что связь была доказана с абсолютной уверенностью и что нет никаких шансов, что существуют условия, при которых гипотеза не будет верной. Вместо этого исследователи склонны говорить, что их гипотезы были поддержаны (или нет). Такой способ обсуждения результатов более осторожен и оставляет место для потенциального открытия новых свидетельств или новых способов изучения взаимосвязи.Исследователи также могут обсудить нулевую гипотезу. В главе 3 мы рассмотрели, что нулевая гипотеза — это гипотеза, которая не предсказывает взаимосвязи между изучаемыми переменными. Если исследователь отвергает нулевую гипотезу, он заявляет, что рассматриваемые переменные каким-то образом связаны друг с другом.

Помните наш вопрос: «Вы пытаетесь обобщить… или нет?» Если вы ответили «нет», вы пытаетесь установить идиографическую причинно-следственную связь. Я могу предположить, что если вы пытаетесь установить идиографическую причинно-следственную связь, вы, вероятно, собираетесь использовать качественные методы, индуктивно рассуждать и участвовать в исследовательских или описательных исследованиях.Мы можем понять эти предположения, рассмотрев их одно за другим.

Исследователи, ищущие идиографические причинно-следственные связи, не пытаются обобщать, поэтому у них нет необходимости сводить явления к математике. Фактически, сведение социального мира к языку математики может быть проблематичным, поскольку оно лишает причинную связь его значения и контекста. Идиографические причинно-следственные связи связаны с историями и интерпретациями людей. Обычно это выражается словами.Хотя в большинстве качественных исследований используются словесные данные, некоторые могут использовать интерпретацию визуального искусства или перформанса.

Но подождите, я предсказал, что идиографическая причинно-следственная связь требует описательного или исследовательского исследования. Как мы можем построить причинно-следственные связи, если мы просто описываем или исследуем тему? Разве нам не нужно проводить объяснительные исследования, чтобы построить какое-либо причинное объяснение? Объяснительное исследование пытается установить номотетические причинно-следственные связи — показано, что независимая переменная вызывает изменения в зависимой переменной.Исследовательское и описательное качественное исследование содержит некоторые причинно-следственные связи, но на самом деле они являются описанием причинно-следственных связей, установленных участниками вашего исследования. Вместо того, чтобы говорить «x вызывает y», ваши участники опишут свой опыт с «x», в котором они объяснят различные способствующие факторы, которые зависят от времени, окружающей среды и субъективного опыта. Как мы заявляли ранее, идиографические причинные объяснения беспорядочные. Ваша задача как исследователя социальных наук — точно описывать закономерности в том, что вам говорят участники.

Рассмотрим пример. Что бы вы ответили, если бы я спросил, почему вы решили стать социальным работником? Что касается меня, я бы сказал, что хотел стать психиатром с тех пор, как учился в старшей школе. Меня интересовало, как думают люди. Во время моей второй стажировки по программе бакалавриата мне посоветовали стать социальным работником, потому что лицензия давала больше полномочий для выплаты страхового возмещения и гибкости при смене карьеры. Хотя это непростое объяснение, мое описание дает более глубокое понимание множества факторов, которые привели меня к тому, что я стал социальным работником.Если мы опросим многих социальных работников о факторах, которые привели их к этой области, мы могли бы начать замечать закономерности. Мы можем обнаружить, что многие социальные работники начинают свою карьеру на основании множества факторов, таких как: личный опыт с инвалидностью или социальной несправедливостью, положительный опыт общения с социальными работниками или желание помочь другим. Ни один фактор не является «самым важным фактором», как в случае номотетических причинно-следственных связей. Вместо этого, когда вы интерпретируете то, что говорят люди, в наборе данных появляется сложная сеть факторов, зависящих от контекста.

Как вы помните из главы 6, индуктивное рассуждение — это поиск закономерностей в данных. В исследовательском проекте с использованием индуктивного мышления исследователь собирает данные, обычно в форме слов, и ищет закономерности. Эти закономерности определяют теории, которые мы используем в социальной работе. Во многих отношениях идиографические причинно-следственные связи, которые вы создаете в качественном исследовании, похожи на социальные теории, которые мы рассмотрели в главе 6 (например, теория социального обмена), и другие теории, которые вы используете в своих практических и теоретических курсах.Теории — это объяснения того, как разные концепции связаны друг с другом, как эта сеть отношений работает в реальном мире. Хотя вы можете думать о теориях, подобных теории систем, как о теории (с большой буквы), индуктивные причинно-следственные связи похожи на теорию с маленькой буквой t. Они могут относиться только к участникам, среде и моменту времени, когда вы собирали свои данные. Тем не менее, они вносят важную информацию в совокупность знаний по изучаемой вами теме.

Со временем, по мере того, как завершаются все более качественные исследования и в разных исследованиях и местах выявляются закономерности, появляются более сложные теории, объясняющие явления в различных контекстах. Таким образом, качественные исследователи используют идиографические причинные объяснения для теории , строя или создания новых теорий, основанных на индуктивных рассуждениях. С другой стороны, количественные исследователи используют номотетические причинно-следственные связи для проверки теории , в которой гипотеза создается на основе существующей теории (большой T или маленький t) и проверяется математически (т. Е.е., дедуктивное рассуждение).

Если вы планируете изучать домашнее и сексуальное насилие, вы, скорее всего, столкнетесь с Колесом власти и контроля. [6] Колесо — это модель того, как власть и контроль действуют в отношениях с физическим насилием. Колесо было разработано на основе качественных фокус-групп, проведенных защитниками сексуального и домашнего насилия в Дулут, Миннесота. Хотя у защитников, вероятно, были некоторые предварительные гипотезы о том, что важно в отношениях с домашним насилием, участники этих фокус-групп предоставили информацию, которая стала колесом власти и контроля.По мере того, как проводится качественное исследование и исследователи учатся у своих участников, гипотезы становятся более ясными и конкретными.

Как только теория разработана на основе качественных данных, количественный исследователь может попытаться проверить эту теорию. Например, количественный исследователь может выдвинуть гипотезу о том, что мужчины, занимающие традиционные гендерные роли, более склонны к насилию в семье. Это имело бы смысл на основе модели «Колесо власти и контроля», поскольку категория «использование мужских привилегий» говорит об этих отношениях.Таким образом, качественно выведенная теория может вдохновить гипотезу для количественного исследовательского проекта.

В отличие от номотетических причинно-следственных связей, не существует формальных критериев для установления причинности в идиографических причинно-следственных связях. Фактически, могут быть нарушены некоторые критерии, такие как временность и непредсказуемость. Например, если клиент-подросток говорит: «Мне трудно сказать, началась ли моя депрессия до того, как я начал пить, но обе стали хуже, когда меня исключили из моей первой старшей школы», они признают, что часто не все так просто. вещь вызывает другое.Иногда существует взаимная связь, когда одна переменная (депрессия) влияет на другую (злоупотребление алкоголем), которая затем возвращается в первую переменную (депрессия), а также в другие переменные (школа). Другие критерии, такие как ковариация и правдоподобие, по-прежнему имеют смысл, потому что отношения, которые вы выделяете в своем идиографическом причинно-следственном объяснении, должны быть правдоподобно истинными, а их элементы должны варьироваться вместе.

Точно так же идиографические причинные объяснения различаются с точки зрения гипотез.Если вы помните из предыдущего раздела, гипотезы в номотетических причинных объяснениях — это проверяемые предсказания, основанные на предыдущей теории. В идиографическом исследовании у исследователя, вероятно, есть гипотезы, но они более предварительные. Вместо предсказания «x будет уменьшать y» исследователи будут использовать предыдущую литературу, чтобы определить концепции, которые могут быть важны для участников, и то, как участники могут реагировать во время исследования. На основе анализа литературы исследователь может сформулировать несколько предварительных гипотез о том, что они ожидают найти в своем качественном исследовании.В отличие от номотетических гипотез, они могут измениться в процессе исследования. По мере того, как исследователь узнает больше от своих участников, они могут вводить новые концепции, о которых говорят участники. Поскольку участники являются экспертами в идиографических причинно-следственных связях, исследователь должен быть открыт для возникающих тем и соответственно менять свои исследовательские вопросы и гипотезы.

Идиографические и номотетические причинные объяснения образуют «две корзины» элементов дизайна исследования, изображенных на Рисунке 7.4 ниже. Позже они также определят метод выборки, меры и анализ данных в вашем исследовании.

В большинстве случаев смешивание компонентов из одной корзины с другой не имеет смысла. Если вы используете количественные методы с идиографическим вопросом, вы не получите из собственных слов участников того глубокого понимания, которое вам нужно для ответа на идиографический вопрос. Например, знание того, что кто-то набрал 20/35 баллов по числовому индексу, измеряющему симптомы депрессии, не говорит вам, что депрессия означает для этого человека.Точно так же качественные методы не часто используются для дедуктивного мышления, потому что качественные методы обычно стремятся понять точку зрения участника, а не проверить, что существующая теория говорит о концепции.

Однако это не жесткие правила. Существует множество качественных исследований, которые пытаются проверить теорию. Существует меньше социальных конструкционистских исследований с использованием количественных методов, хотя исследования иногда включают количественную информацию об участниках.Исследователи критической парадигмы могут вписаться в любую группу, в зависимости от их исследовательского вопроса, поскольку они сосредоточены на освобождении людей от деспотических внутренних (субъективных) или внешних (объективных) сил.

Позже мы рассмотрим, как исследователи смешанных методов могут использовать оба сегмента одновременно, но пока важно, чтобы вы понимали логику, которая связывает идеи в каждом отдельном сегменте. Это не только фундаментально для понимания того, как создаются и проверяются знания в социальной работе, но и говорит о допущениях и основаниях, на которых построены социальные теории!

Основные выводы

• Идиографические исследования фокусируются на субъективности, контексте и значении.
• Номотетические исследования фокусируются на объективности, предсказании и обобщении.
• В качественных исследованиях цель обычно состоит в том, чтобы понять множество причин, которые объясняют конкретный случай, который исследует исследователь.
• Целью количественных исследований может быть понимание более общих причин какого-либо явления, а не идиосинкразии одного конкретного случая.
• Чтобы установить номотетическую причинно-следственную связь:
  • 1) взаимосвязь должна быть достоверной
  • 2) отношения не должны быть ложными
  • 3) причина должна предшествовать следствию во времени
  • 4) независимая переменная должна вызывать изменения в зависимой переменной
• Гипотезы — это утверждения, основанные на теории, которые описывают ожидания исследователя относительно взаимосвязи между двумя или более переменными.
• Качественное исследование может создавать теории, которые можно проверить количественно.
• Выбор идиографических или номотетических причинно-следственных связей требует рассмотрения методов, парадигмы и рассуждений.
• В зависимости от того, ищете ли вы номотетического или идиографического причинно-следственного объяснения, вы, вероятно, будете использовать определенные компоненты дизайна исследования.

Глоссарий

Причинно-следственная связь — идея о том, что одно событие, поведение или убеждение приведет к возникновению следующего события, поведения или убеждения

Контрольные переменные — влияние потенциальных «третьих переменных» математически контролируется в процессе анализа данных, чтобы выявить взаимосвязь между независимой и зависимой переменной; используется для установления критериев непредсказуемости в номотетических причинно-следственных связях

Ковариация — степень, в которой две переменные изменяются вместе

Зависимая переменная — переменная, зависящая от изменений независимой переменной

Обобщить — сделать заявления о большей совокупности на основе исследования меньшей репрезентативной выборки

Гипотеза — утверждение, описывающее ожидания исследователя относительно того, что они ожидают найти.

Идиографическое исследование — попытки исчерпывающего объяснения или описания явления на основе субъективного понимания участников

Независимая переменная — переменная, вызывающая изменение зависимой переменной

Номотетическое исследование — дает более общее, всеобъемлющее объяснение, универсально верное для всех людей

Правдоподобие — чтобы утверждать, что одно событие, поведение или убеждение вызывает другое, утверждение должно иметь смысл

Ложная связь — связь между двумя переменными кажется причинной, но на самом деле может быть объяснена какой-то третьей переменной

Статистическая значимость — вероятность того, что наблюдаемые взаимосвязи вызваны чем-то, кроме случая; уровень уверенности исследователей в математических отношениях

Темпоральность — любая причина, которую определяет исследователь, должна произойти до эффекта

Построение теории — создание новых теорий, основанных на индуктивных рассуждениях

Проверка теории — когда гипотеза создается на основе существующей теории и проверяется математически

Атрибуция изображений

Микадо от 3dman_eu CC-0

Прогноз погоды по телеканалу mohamed_hassan CC-0

Беатрис Бирра Рассказ Энтони Кросса в Африканском художественном музее общественное достояние

Поймите разницу для вашего продукта

Корреляция и причинно-следственная связь могут показаться обманчиво похожими.Но признание их различий может быть решающим фактором между потерей усилий на малоценные функции и созданием продукта, которым ваши клиенты не могут перестать восторгаться.

В этой статье мы сосредоточимся на корреляции и причинно-следственной связи, поскольку они относятся конкретно к созданию цифровых продуктов и пониманию поведения пользователей. Менеджеры по продуктам, специалисты по обработке данных и аналитики сочтут это полезным для использования правильной информации для роста продукта, например, влияют ли определенные функции на удержание или вовлеченность пользователей.

Прочитав эту статью, вы будете:

• Знать ключевые различия между корреляцией и причинно-следственной связью
• Ключевые различия между корреляцией и причинно-следственной связью
• Два надежных решения, которые ваша команда может использовать для проверки причинно-следственной связи

В чем разница между корреляцией и причинно-следственной связью?

Хотя причинная связь и корреляция могут существовать одновременно, корреляция не подразумевает причинной связи. Причинность явно применяется к случаям, когда действие A вызывает результат B.С другой стороны, корреляция — это просто связь. Действие A относится к действию B, но одно событие не обязательно вызывает другое событие.

Корреляцию и причинно-следственную связь часто путают, потому что человеческий разум любит находить закономерности, даже если они не существуют. Мы часто придумываем эти паттерны, когда две переменные кажутся настолько тесно связанными, что одна зависит от другой. Это будет означать причинно-следственную связь, когда зависимое событие является результатом независимого события.

Однако мы не можем просто предположить причинно-следственную связь, даже если видим два события, происходящие, по-видимому, вместе на наших глазах. Во-первых, наши наблюдения носят чисто анекдотический характер. Во-вторых, существует множество других возможностей для ассоциации, в том числе:

• Верно и обратное: B на самом деле вызывает A.
• Эти две взаимосвязаны, но это еще не все: A и B взаимосвязаны, но на самом деле они вызваны C.
• Есть еще одна переменная: A действительно вызывает B — пока происходит D.
• Существует цепная реакция: A вызывает E, что приводит к тому, что E вызывает B (но вы только своими глазами видели, что A вызывает B).

Пример корреляции и причинно-следственной связи в аналитике продукта

Можно ожидать, что вы обнаружите причинно-следственную связь в своем продукте, где определенные действия или поведение пользователя приводят к определенному результату.

Представьте себе: вы только что запустили новую версию своего мобильного приложения. Вы делаете ключевую ставку на то, что удержание пользователей вашего продукта связано с социальным поведением в приложении.Вы просите свою команду разработать новую функцию, которая позволит пользователям присоединяться к «сообществам».

Через месяц после выпуска и объявления новой функции сообществ ее приняли около 20% всех пользователей. Интересно, влияют ли сообщества на удержание, вы создаете две когорты одинакового размера со случайно выбранными пользователями. В одной когорте есть только пользователи, присоединившиеся к сообществам, а в другой — только пользователи, которые не присоединились к сообществам.

Ваш анализ показывает шокирующий вывод: пользователи, которые присоединились хотя бы к одному сообществу, удерживаются гораздо чаще, чем средний пользователь.

Около 90% тех, кто присоединился к сообществам, все еще находятся в Дне 1 по сравнению с 50% тех, кто этого не сделал. К 7 дню вы увидите 60% удержания среди присоединившихся к сообществу и около 18% удержания среди тех, кто не присоединился. Это похоже на массовый переворот.

Источник

Но подождите. Вы знаете, что у вас недостаточно информации, чтобы сделать вывод о том, приводит ли присоединение к сообществам к лучшему удержанию. Все, что вы знаете, это то, что они взаимосвязаны.

Чтобы развивать свой продукт, вам нужна надежная стратегия удержания.

Прочтите наше руководство, чтобы получить советы экспертов по инструментам, стратегиям и реальным примерам для повышения удержания пользователей.

📚 Загрузить руководство >>

Как проверить причинно-следственную связь в вашем продукте

Причинно-следственные связи не возникают случайно.

Может возникнуть соблазн связать две переменные как «причину и следствие». Но выполнение этого без подтверждения причинности в надежном анализе может привести к ложноположительному результату, когда причинно-следственная связь кажется существующей, но на самом деле ее нет.Это может произойти, если вы не тщательно проверяете взаимосвязь между зависимой и независимой переменной.

Ложные срабатывания проблематичны для получения информации о продукте, поскольку они могут ввести вас в заблуждение, заставив думать, что вы понимаете связь между важными результатами и поведением пользователей. Например, вы можете подумать, что знаете, какое конкретное событие активации ключа приводит к долгосрочному удержанию пользователей, но без тщательного тестирования вы рискуете принять важные решения о продукте на основе неправильного поведения пользователя.

Проведите надежные эксперименты для определения причинно-следственной связи.

После того, как вы найдете корреляцию, вы можете проверить ее, запустив эксперименты, которые «контролируют другие переменные и измеряют разницу».

Два таких эксперимента или анализа, которые вы можете использовать для выявления причинно-следственной связи с вашим продуктом:

• Проверка гипотез
• A / B / n эксперименты

Самая основная проверка гипотез включает в себя: H0 (нулевая гипотеза) и h2 (ваша основная гипотеза) .Вы также можете иметь вторичную гипотезу, третичную гипотезу и так далее.

Нулевая гипотеза противоположна вашей первичной гипотезе . Почему? Потому что, хотя вы не можете доказать свою основную гипотезу со 100% уверенностью (самое близкое, что вы можете получить, составляет 99%), вы можете опровергнуть свою нулевую гипотезу.

Первичная гипотеза указывает на причинно-следственную связь, которую вы исследуете, и должна определять независимую переменную и зависимую переменную.

Лучше сначала создать свой h2, затем определить его противоположность и использовать его для H0. Ваш h2 должен определять отношения, которые вы ожидаете между независимыми и зависимыми переменными. Итак, если мы используем предыдущий пример влияния социальных функций в приложении на удержание, ваша независимая переменная будет присоединяться к сообществам, а ваша зависимая переменная — удержанию. Итак, ваши гипотезы могут быть такими:

h2: Если пользователь присоединится к сообществу в рамках нашего продукта в первый месяц, он останется клиентом более одного года.

Затем отвергните h2, чтобы сгенерировать нулевую гипотезу:

H0: нет никакой связи между присоединением к сообществу внутри приложения и удержанием пользователей.

Цель состоит в том, чтобы увидеть любые фактические различия между вашими гипотезами. Если вы можете отклонить нулевую гипотезу со статистической значимостью (в идеале с достоверностью минимум 95%), вы ближе к пониманию взаимосвязи между вашими независимыми и зависимыми переменными.В приведенном выше примере, если вы можете отклонить нулевую гипотезу, обнаружив, что присоединение к сообществу привело к более высоким показателям удержания (при корректировке мешающих переменных, которые могут повлиять на ваши результаты), то вы, вероятно, можете сделать вывод, что между сообществами и пользователем существует некоторая связь. удержание.

Чтобы проверить эту гипотезу, составьте уравнение, которое точно отражает взаимосвязь между ожидаемой причиной (независимая переменная) и следствием (переменная результата). Если ваша модель позволяет вам подставлять значение для вашей переменной воздействия и последовательно возвращать результат, который отражает фактические наблюдаемые данные, вы, вероятно, на чем-то натолкнулись.

Когда использовать проверку гипотез:

Проверка гипотез полезна, когда вы пытаетесь определить, действительно ли существует связь между двумя переменными, вместо того, чтобы смотреть на отдельные свидетельства. Возможно, вам захочется посмотреть на исторические данные, чтобы запустить продольный анализ , который отслеживает изменения во времени. Например, вы можете выяснить, являются ли первые участники запуска продукта вашими крупнейшими промоутерами. Вы можете посмотреть на шаблоны рефералов, а также сравнить эту связь с запуском продукта с течением времени.

Или вы можете запустить перекрестный анализ , который анализирует моментальный снимок данных. Это полезно, когда вы смотрите на эффекты конкретного воздействия и результата, а не на изменения в тенденциях за период. В качестве примера вы можете изучить взаимосвязь между праздничными рекламными акциями и продажами.

2. Эксперименты A / B / n

В качестве альтернативы, тестирование A / B / n может привести вас от корреляции к причинно-следственной связи. Посмотрите на каждую из ваших переменных, измените одну и посмотрите, что произойдет.Если ваш результат постоянно меняется (с той же тенденцией), вы нашли переменную, которая имеет значение.

Эндрю Чен говорит об этом так: «После того, как вы нашли модель, которая вам подходит, следующим шагом будет ее A / B-тестирование. Сделайте что-нибудь, что отдает приоритет входной переменной и увеличивает ее, возможно, за счет чего-то еще ». Он продолжает: «Посмотрим, станут ли в результате эти пользователи более успешными. Если вы видите большую разницу в своей метрике успеха, значит, вы на правильном пути.Если нет, то, может быть, это не очень удачная модель ».

Когда дело доходит до доказательства того, что присоединение к сообществам приводит к более высокому уровню удержания, вы должны исключить все другие переменные, которые могут повлиять на результат. Например, пользователи могли пойти другим путем, что в конечном итоге повлияло на удержание.

Чтобы проверить, есть ли причинно-следственная связь, вам нужно найти прямую связь между присоединением пользователей к сообществам и долгосрочным использованием вашего приложения.

Начните с процесса адаптации.Для следующих 1000 пользователей, которые зарегистрируются, разделите их на две группы. Половина будет вынуждена присоединиться к сообществам при первой регистрации, а другая половина — нет.

Запустите эксперимент в течение 30 дней, а затем сравните уровни удержания между двумя группами.

Если вы обнаружите, что группа, которая была вынуждена присоединиться к сообществам, имеет относительно более высокий уровень удержания, тогда у вас есть доказательства, необходимые для подтверждения наличия причинно-следственной связи между присоединением к сообществам и удержанием.Эти отношения, вероятно, стоит изучить глубже, чтобы понять, почему сообщества стимулируют удержание.

Вы не будете уверены в родстве, пока не проведете эксперименты такого типа.

Когда использовать A / B / n-тестирование:

A / B / n, или сплит-тестирование, идеально подходит, когда вы сравниваете влияние различных вариантов (это может быть кампания, функция продукта или контент). стратегия). Например, сплит-тест процесса адаптации вашего продукта может сравнить эффективность различных стратегий на основе определенных характеристик, в том числе:

• Варианты копирования
• Различная графика
• Использование стороннего приложения для автоматического распознавания названия и компании ваши пользователи
• Уменьшение количества полей в вашей форме регистрации, если у вас есть одно

После запуска нескольких вариантов адаптации продукта вы можете взглянуть на результаты, чтобы сравнить такие показатели, как процент прерывания, конверсия и т. д. и даже удержание.

Действуйте в соответствии с правильными корреляциями для устойчивого роста продукта

Мы всегда ищем закономерности вокруг нас, поэтому наша цель по умолчанию — объяснить то, что мы видим. Однако, если причинно-следственная связь не может быть четко определена, следует предположить, что мы наблюдаем только корреляцию.

События, которые кажутся взаимосвязанными на основе здравого смысла, нельзя рассматривать как причинные, если вы не можете доказать четкую и прямую связь. И хотя причинная связь и корреляция могут существовать одновременно, корреляция не означает причинную связь.

Чем больше вы научитесь определять истинные корреляции в вашем продукте, тем лучше вы сможете расставить приоритеты в своих усилиях по вовлечению и удержанию пользователей.

3.1.3.6. Эксперименты и экспериментальный план

9.2 Причинная связь

Корреляции

A — положительно коррелирует с B тогда и только тогда, когда процент As среди B больше, чем процент из As среди не-B.

A отрицательно коррелирует с B тогда и только тогда, когда процент As среди B меньше, чем процент из As среди не-B.

A не коррелирует с B процент As среди B такой же, как процент As среди не-B.

Оценка корреляций

Предвзятость при оценке корреляций:

Вот частота симптомов и заболеваний на 100 пациентов.

Здесь нет корреляции, хотя 85% медсестры думали, что существует положительная корреляция между симптомом и болезнь. Настоящая / настоящая ячейка была лучшим предиктором суждения субъекта; высокий показатель в этой камере побудил к положительному суждению.

Обратите внимание, что как для группы симптомов, так и для в группе без симптомов примерно столько же больных, сколько и не имеющих болезнь (немного больше, чем нет в обеих группах; 37-33 с симптомом, 17-13 без симптома). Есть ли у тебя болезнь или нет, примерно в два раза больше людей имеют симптом, чем не имеют его.

Испытуемые склонны смотреть только на избранных ячейки для соответствующей информации.

Другой пример: отвечает ли Бог на молитвы? Многие говорят «да», потому что многие молитвы были успешными.Но что насчет другие клетки?

Другой пример:

Испытуемых спросили, может ли г-н Максвелл, вымышленный человек, которого их попросили представить, что они встретились на вечеринке, был профессором. Им сказали, что он либо профессор, либо руководитель, и что он принадлежал к «Медвежьему клубу». Затем испытуемых спрашивали, что дополнительная информация, которую они хотели бы получить для вынесения своего суждения. Например, какой процент профессоров на вечеринке являются членами Медвежий клуб, или какой процент руководителей на вечеринке были членами Медвежьего клуба? 89% испытуемых хотели получить первую информацию, но только 54% ​​хотели получить вторую часть, хотя обе части актуальны.(Также актуальна информация о процентном соотношении профессоров на вечеринке.)

Эффекты априорной веры в оценку корреляций:

Исследования показали, что эти тесты бесполезны как индикаторы личностных качеств.Но в исследованиях, в которых фотографии и метки характеристик связаны способами, которые не отражают корреляции, неподготовленные субъекты по-прежнему заявляют, что «обнаружили», что определенные черты коррелируют с некоторые аспекты чертежей. Даже профессионалы сохраняют доверие в них, узнав об их неэффективности. Подобные результаты применимы к Роршаху тесты. Цитата: «Я знаю, что параноики, похоже, не привлекают больших глаз в исследованиях». лаборатории, но они есть в моем офисе ». (Chapman and Chapman, 1967, 1969)

Предыдущее убеждение может увеличить предвзятость внимания:

Причинно-следственные связи:

Некоторые причинные условия являются необходимыми условиями: наличие кислорода — необходимое условие для горения; в отсутствие кислорода нет горения.»Причина» часто используется в этом смысл, когда стремятся устранить причину, чтобы устранить следствие (что вызывает боль?)

Некоторые причинные условия являются достаточными условиями: при наличии достаточного условия эффект должен наступить (находясь в температурный диапазон R в присутствии кислорода достаточен для горения многих веществ. «Причина» часто используется в этом смысле, когда мы стремимся произвести эффект (что делает этот металл таким прочным?)

В поисках особых обстоятельств: что было причина пожара? Кислород? или матч поджигателя?

Причинами иногда называют состояния INUS в том, что они являются недостаточными, но необходимыми частями ненужного, но Достаточный набор условий для эффекта.Можно сказать, поражая спичку быть причиной его освещения. Предположим, есть некоторый набор условий этого достаточно для освещения спички. Это может включать присутствие кислорода, соответствующие химические вещества в головке спичек и поражении. Можно сказать, что нанесение ударов является необходимой частью этого набора (хотя и недостаточным сам по себе), потому что без выделения среди этих других условий спичку бы не зажгли. Но сам набор хоть и достаточный, но не необходимо, потому что другие условия могли вызвать освещение матча.

Чем причинно-следственные связи отличаются от корреляций?

2. Корреляции касаются реальных популяций. и не законопослушны. Причинно-следственные связи подобны закону в том смысле, что они касаются как гипотетических, так и реальных популяций.Когда говорят, что причина B является причиной B, мы говорим, что было увеличение при заболеваемости А будет увеличиваться заболеваемость В; или если количество случаев A уменьшится, число случаев B также уменьшится. (Если меньше люди курили, рака легких было бы меньше). только для реального населения. Если успех Национальной лиги в Суперкубке просто коррелирует с падением фондового рынка, то нам не следует ожидать изменения на фондовом рынке, чтобы повлиять на исход Суперкубка (или наоборот).

Как можно формировать суждения о причинно-следственных связях на основании утверждений о корреляциях?

Например, имеется сильная положительная корреляция между увеличением количества занятий по половому воспитанию и увеличением в норме гонореи. Предположим, мы заключаем, что увеличение числа занятий по половому воспитанию привело к увеличению заболеваемости гонореей.

(A) Статистическая посылка (выписка насчет корреляции) верно или обоснованно?

(B) Какие существуют альтернативные объяснения?

1.Корреляция может быть случайной или случайно. Увеличение государственного долга положительно коррелирует с увеличение частоты гонореи, но причинной связи нет.

2. Связь может быть ложной, как увеличение количества занятий по половому воспитанию и увеличение числа частота гонореи является следствием одной и той же причины.

3. Причинное направление может быть обратным. Может ли повышение частоты гонореи быть причиной осознанная потребность в большем количестве занятий по половому воспитанию?

4.Причинная связь могла быть больше сложнее, чем предполагает вывод. Увеличение количества занятий по половому воспитанию могло вызвать изменение отношения к сексу, что привело к увеличению в сексуальной активности, что привело к увеличению частоты гонореи.

5. Указанная причинно-следственная связь может быть несущественной. по сравнению с другими факторами, ответственными за увеличение гонореи показатель.

Предлагается ли причинно-следственная связь в приведенных ниже случаях?

Существует сильная положительная корреляция между количество пожарных машин в районе Нью-Йорка и количество пожаров, происходят там.

Существует сильная положительная корреляция между размер стопы и качество письма.

Существует сильная отрицательная корреляция между количество передач вперед, выполненных в футбольном матче и выигранных игра.

Потребление тяжелого кофе имеет положительную корреляцию при сердечных приступах.

Посещение больницы положительно коррелировано с умиранием.

Увеличение количества часов, которые дети смотрят Телевидение положительно коррелирует со снижением баллов по SAT.

Употребление марихуаны отрицательно коррелирует с высокие GPA.

Другой пример:

«[W] При этом половина общин страны имеют источники питьевой воды, а половина — нет, девяносто процентов случаев СПИДа поступают из залитых мукой участков, и только десять процентов поступают из нефторированные участки «.

Есть связь?

1. Не все сообщества одинакового размера: сообщества с флоуридом (вероятно, будут большими городами) могут содержать гораздо больше чем половина населения.

2. Отношения могут быть ложными: космополитические / прогрессивные. отношение может поощрять как фторирование, так и образ жизни, связанный с СПИД

Другой пример:

Есть ли причинно-следственная связь между классами? посещаемость и достигнутые оценки?

«Студенты с самой низкой посещаемостью самые плохие оценки. Те, кто посещал 79 процентов занятий или меньше оказался в диапазоне низких C; 90% и выше получили средний балл выше B. Студент, сидевший впереди, получил «значительно более высокие оценки», но Уолш [ исследователь] думает, что они могли бы больше интересоваться предметами.»

Джон Стюарт Милль, Система логики, 1843,

A не является необходимым условием для B, если B происходит без A.

Прямой метод соглашения

Какой фактор всегда присутствует, когда эффект настоящее?

Если среди жителей общежития нет это сыпь расстройства желудка, мы, вероятно, будем искать один продукт, который все пациенты ели как причина.

1. Заключение касается только происшествий. считается.

2. Вероятно: другие важные условия мог быть упущен из виду; это могло быть сочетание факторов

Обратный метод соглашения

Какой фактор всегда отсутствует при возникновении эффекта отсутствуют?

Пять заводских рабочих признаны неэффективными относительно других, которые делают ту же работу.Эффективные работники и неэффективные работники оказались похожими во всех отношениях, кроме один: неэффективные не были частью плана распределения прибыли. Заключение: участие в прибыли приводит к эффективности.

1. Заключение касается только происшествий. считается.

2. Вероятно: другие важные условия мог быть упущен из виду; это могло быть сочетание факторов

Двойной метод соглашения

Какой фактор всегда присутствует, когда эффект настоящее?

Какой фактор всегда отсутствует при возникновении эффекта отсутствуют?

Восемь пациентов болеют, и каждый из них дано то или иное средство.Четверо пациентов, которым вводили сыворотку S., вылечились. Из тех, кто вылечился, не было дано единственного лекарства для всех. Принадлежащий четверо не излечились, каждому пациенту дали хотя бы одно из лекарств (но не сыворотка S). Сыворотка S считается лекарством.

1. Заключение касается только происшествий. считается.

2. Вероятно: другие важные условия мог быть упущен из виду; это могло быть сочетание факторов

Метод различия

Фактор — единственный, который присутствует когда явление присутствует и отсутствует, когда явление отсутствует.

Две одинаковые белые мыши в контролируемой В эксперименте давали одинаковое количество четырех разных продуктов. Кроме того, одну из мышей кормили определенным препаратом. Спустя некоторое время мышь, которая получил препарат, стал нервным и возбужденным. Исследователи пришли к выводу что препарат вызвал нервозность.

1. Заключение менее общее, чем обратное. метод различия, который применяется ко всем перечисленным случаям

Совместный метод согласия и разногласия

Используйте прямой метод соглашения, чтобы изолировать необходимые условия (если нет фактора — нет эффекта) и метод различия чтобы выделить те, которых также достаточно.

1. Заключение менее общее, чем двойное метод соглашения, который применяется ко всем перечисленным случаям;

Джордж, который регулярно занимался спортом, принимал витамины, и много отдыхал, заболел редкой болезнью. Врачи управляли антибиотик и болезнь исчезла. убежден, что лекарство было вызвано либо упражнением, либо отдыхом, либо антибиотиком врачи искали для аналогичных случаев.Из двух найденных, один не выполнял упражнения, взял нет витаминов, и мало отдыхала. Ему дали тот же антибиотик и был вылечен. Другой человек, который сделал то же самое, что и Джордж, получил без антибиотика и не вылечился. Врачи пришли к выводу, что Джордж был вылечили антибиотиком.

Метод остатков

Метод сопутствующей вариации

Статистический язык — корреляция и причинно-следственная связь

Корреляция и причинно-следственная связь

Что такое корреляция и причинная связь и чем они отличаются?
Две или более переменных считаются связанными в статистическом контексте, если их значения изменяются так, что по мере увеличения или уменьшения значения одной переменной изменяется и значение другой переменной (хотя это может быть в противоположном направлении).

Например, для двух переменных «отработанные часы» и «полученный доход» существует связь между ними, если увеличение количества отработанных часов связано с увеличением заработанного дохода. Если мы рассмотрим две переменные «цена» и «покупательная способность», то по мере увеличения цены на товары способность человека покупать эти товары уменьшается (при условии постоянного дохода).

Корреляция — это статистическая мера (выраженная числом), которая описывает размер и направление взаимосвязи между двумя или более переменными.Однако корреляция между переменными не означает автоматически, что изменение одной переменной является причиной изменения значений другой переменной.

Причинная связь указывает, что одно событие является результатом возникновения другого события; то есть между двумя событиями существует причинно-следственная связь. Это также называется причиной и следствием.

Теоретически разницу между двумя типами отношений легко идентифицировать — действие или событие может вызвать другое (например.грамм. курение увеличивает риск развития рака легких), или может коррелировать с другим (например, курение коррелирует с алкоголизмом, но не вызывает алкоголизма). Однако на практике по-прежнему сложно четко установить причину и следствие по сравнению с установлением корреляции.

Целью многих исследований или научного анализа является определение степени связи одной переменной с другой.Например:

• Есть ли связь между уровнем образования человека и его здоровьем?
• Связано ли владение домашним животным с увеличением продолжительности жизни?
• Увеличила ли маркетинговая кампания компании объем продаж ее продукции?

Числовое значение коэффициента находится в диапазоне от +1,0 до –1,0, что указывает на силу и направление взаимосвязи.

Если коэффициент корреляции имеет отрицательное значение (ниже 0), это указывает на отрицательную взаимосвязь между переменными.Это означает, что переменные движутся в противоположных направлениях (то есть, когда одна увеличивается, другая уменьшается, или когда одна уменьшается, другая увеличивается).

Если коэффициент корреляции имеет положительное значение (выше 0), это указывает на положительную взаимосвязь между переменными, означающую, что обе переменные движутся в тандеме, то есть по мере уменьшения одной переменной другая также уменьшается, или когда одна переменная увеличивается, другая также увеличивается.

Если коэффициент корреляции равен 0, это указывает на отсутствие связи между переменными (одна переменная может оставаться постоянной, а другая увеличивается или уменьшается).

Хотя коэффициент корреляции является полезным показателем, у него есть свои ограничения:

Коэффициенты корреляции обычно связаны с измерением линейной зависимости.
Например, если вы сравниваете отработанные часы и доход, полученный торговцем, который взимает почасовую оплату за свою работу, существует линейная (или прямолинейная) зависимость, поскольку с каждым дополнительным отработанным часом доход будет увеличиваться на постоянную величину.

Если, однако, торговец взимает плату на основе первоначальной платы за вызов и почасовой оплаты, которая постепенно уменьшается по мере увеличения продолжительности работы, связь между отработанными часами и доходом будет нелинейной, и коэффициент корреляции может быть более близким. до 0.

Следует проявлять осторожность при интерпретации значения «r». Можно найти корреляции между многими переменными, однако эти отношения могут быть обусловлены другими факторами и не имеют ничего общего с двумя рассматриваемыми переменными.
Например, продажи мороженого и солнцезащитных кремов могут систематически увеличиваться и уменьшаться в течение года, но это будет взаимосвязь, которая будет зависеть от сезона (т. Е. Более жаркая погода приводит к увеличению количества людей использовать солнцезащитный крем, а также есть мороженое), а не из-за какой-либо прямой связи между продажами солнцезащитного крема и мороженого.

Коэффициент корреляции не должен использоваться, чтобы ничего сказать о причинно-следственной связи. Изучая значение «r», мы можем заключить, что две переменные связаны, но это значение «r» не говорит нам, была ли одна переменная причиной изменения другой.

Причинно-следственная связь — это область статистики, которую люди обычно неправильно понимают и неправильно используют, ошибочно полагая, что, поскольку данные показывают корреляцию, обязательно существует лежащая в основе причинная связь

Использование контролируемого исследования является наиболее эффективным способом установления причинно-следственная связь между переменными.В контролируемом исследовании выборка или популяция делятся на две части, причем обе группы сопоставимы почти во всех отношениях. Затем две группы получают разное лечение, и оцениваются результаты каждой группы.

Например, в медицинских исследованиях одна группа может получать плацебо, а другая группа — новый тип лекарства. Если две группы имеют заметно разные результаты, разный опыт мог вызвать разные результаты.

По этическим причинам существуют ограничения на использование контролируемых исследований; Было бы неуместно использовать две сопоставимые группы и допускать, чтобы одна из них подвергалась вредной деятельности, а другая — нет.Чтобы преодолеть эту ситуацию, часто используются обсервационные исследования для изучения корреляции и причинно-следственной связи для исследуемой популяции. В исследованиях можно изучить поведение и результаты групп, а также увидеть любые изменения с течением времени.

Целью этих исследований является предоставление статистической информации для добавления к другим источникам информации, которая может потребоваться для процесса установления наличия или отсутствия причинно-следственной связи между двумя переменными.