Nel campo della ricerca, esistono molteplici metodologie e modi per trovare risposte alle tue esigenze; in questo articolo affronteremo tutto ciò che devi sapere sulla Ricerca Causale Comparativa, una metodologia con molti vantaggi e applicazioni.
Cos’è la ricerca comparativa causale?
La ricerca causale-comparativa è una metodologia utilizzata per identificare le relazioni di causa-effetto tra variabili indipendenti e dipendenti.
I ricercatori possono studiare cause ed effetti a posteriori. Questo può aiutare a determinare le conseguenze o le cause delle differenze già esistenti tra i diversi gruppi di persone.
Quando pensi a una ricerca comparativa casuale, quasi sempre si tratta di una ricerca che consiste in quanto segue:
- Un metodo o un insieme di metodi per identificare le relazioni di causa/effetto.
- Un insieme di individui (o entità) che NON sono stati selezionati in modo casuale – erano destinati a partecipare a questo studio specifico
- Le variabili sono rappresentate in due o più gruppi (non possono essere meno di due, altrimenti non c’è differenziazione tra loro)
- Variabili indipendenti non manipolate – *tipicamente, si tratta di una relazione suggerita (dato che non possiamo controllare completamente la variabile indipendente)
Tipi di ricerca comparativa casuale
La ricerca comparativa casuale si divide in due tipi:
- Ricerca comparativa retrospettiva
- Ricerca comparativa prospettica
Ricerca comparativa retrospettiva: Indaga su una particolare questione…. dopo che gli effetti si sono verificati. Si tratta di un tentativo di verificare se una specifica variabile influenza un’altra variabile.
Ricerca comparativa prospettica: Questo tipo di ricerca comparativa casuale è caratterizzata dal fatto di essere iniziata dal ricercatore e di partire dalle cause per arrivare ad analizzare gli effetti di una determinata condizione. Questo tipo di indagine è molto meno comune di quella retrospettiva.
IMPARARE SU: Ricerca quasi sperimentale
Ricerca comparativa causale vs ricerca di correlazione
La regola universale della statistica… la correlazione NON è causalità!
La ricerca comparativa casuale non si basa su relazioni. Si tratta invece di confrontare due gruppi per scoprire se la variabile indipendente ha influenzato il risultato della variabile dipendente.
Quando si esegue una ricerca comparativa causale, nessuna delle variabili può essere influenzata e deve essere stabilita una relazione di causa-effetto con un’argomentazione logica e persuasiva; altrimenti si tratta di una correlazione.
Un’altra differenza significativa tra le due metodologie è l’analisi dei dati raccolti. Nel caso della Ricerca Comparativa Causale, i risultati vengono solitamente analizzati utilizzando tabelle incrociate e confrontando le medie ottenute. Allo stesso tempo, nella Ricerca Comparativa Causale, l’Analisi di Correlazione utilizza tipicamente grafici a dispersione e coefficienti di correlazione.
Vantaggi e svantaggi della ricerca comparativa causale
Come ogni metodologia di ricerca, la ricerca comparativa causale ha un uso specifico e dei limiti da considerare quando la prendi in considerazione per il tuo prossimo progetto. Di seguito elenchiamo alcuni dei principali vantaggi e svantaggi.
Vantaggi
- È più efficiente perché ti permette di risparmiare risorse umane ed economiche e di farlo in tempi relativamente brevi.
- Identificare le cause di determinati eventi (o non eventi)
- Esamina le relazioni tra le diverse variabili in cui si è già verificata la variabile indipendente.
- Pertanto, l’analisi descrittiva piuttosto che quella sperimentale
Svantaggi
- Non sei completamente in grado di manipolare/controllare una variabile indipendente, oltre alla mancanza di randomizzazione.
- Come altre metodologie, tende ad essere soggetta ad alcuni bias di ricerca, il più comune dei quali è ilbias di selezione dei soggetti, per cui bisogna prestare particolare attenzione ad evitarlo per non compromettere la validità di questo tipo di ricerca.
- La perdita di soggetti/le influenze del luogo/la scarsa attitudine dei soggetti/le minacce del test….are sempre una possibilità
Infine, è importante ricordare che i risultati di questo tipo di ricerca causale devono essere interpretati con cautela, poiché un errore comune è quello di pensare che, sebbene esista una relazione tra le due variabili analizzate, ciò non garantisce necessariamente che la variabile influenzi o sia il principale fattore di influenza della seconda variabile.
IMPARARE SU: Test ANOVA
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Autore: John Oppenhimer
