因果関係のある研究は、2つの変数の間に因果関係を構築しようとするため、決定的な研究に分類される。 この研究は、主に特定の行動の原因を究明するために行われます。 この研究は、従属変数の変化によって、独立変数にどのような変化が起こるかを調べるために利用できます。
マーケティング活動の評価、社内手続きの改善、より効果的な事業計画の策定を支援します。 ある状況が他の状況にどのように影響するかを理解することで、ビジネスニーズを満たすための最も効果的な方法を判断することができます。
この記事では、因果関係調査について説明し、その重要な構成要素を定義し、その利点と限界を述べ、いくつかの重要なヒントを提供します。
因果関係のある研究とは？
原因究明は説明的研究とも呼ばれる。 2つの事象の間に因果関係があるかどうかを調べる研究の一種です。 これは、独立変数のひとつに変化があり、それが従属変数の変化を引き起こしている場合に発生します。
既存の規範や手順などに対する特定の変化の影響を評価するために、因果関係の調査を利用することができます。 このタイプの研究は、ある条件や問題を調査し、変数間の相互作用のパターンを説明するものである。
原因究明の構成要素
因果関係の存在を示すことができるのは、具体的な因果関係の情報のみです。 因果関係研究の重要な構成要素は以下の3つである。
時系列
効果の前に、原因が発生する必要があります。 結果が現れる前に原因が発生した場合、原因と結果はリンクしているとしか言いようがない。 例えば、広告が放映される前に利益が増加した場合、広告費の増加とは関連付けられません。
ノンスプリアス関連
2つの変数の間の連動した変動は、原因と結果の両方に関連する他の変数がない場合にのみ許される。 例えば、あるノートパソコンメーカーが、ノートパソコンと秋の季節の相関関係を発見したとします。 この時期、学生が新学期に向けてノートを購入するため、ノートを買う人が増えるそうです。
夏には、ノートパソコンの広告キャンペーンを実施しました。 その仮説を検証するために、キャンペーンデータを調べて、ノートの売り上げが伸びたのは、学生がノートを買うという自然なリズムによるものなのか、それとも広告によるものなのかを確認することができます。
併用変動
併存変動とは、原因の量的変化の結果としてのみ起こる効果の量的変化と定義される。 つまり、2つの変数の間に定常的な変化があることが必要なのです。 独立変数が従属変数の変化を引き起こすかどうかを見ることで、因果関係の妥当性を検証することができます。
例えば、ある企業が熟練した従業員を獲得したり、従業員にトレーニングを提供したりして売上を向上させる試みをしなければ、熟練した従業員の雇用は売上増加の要因にはならないのである。 その他の要因も売上増加に寄与していると思われます。
コーザルリサーチの利点と欠点
因果関係のある研究、説明的な研究は、研究者にとっても企業にとっても様々な利点があります。 他の調査方法と同様に、研究者が注意すべきいくつかの欠点があります。 この研究のメリットとデメリットを見てみましょう。
メリット
- システムプロセスの原因究明を支援します。 これにより、研究者は問題を解決し、成果を向上させるために必要な措置を講じることができます。
- 必要な場合はレプリケーションを提供します。
- 原因究明は、手順や方法を変更した場合の影響を判断するのに役立ちます。
- 対象者は計画的に選ばれています。 その結果、内的妥当性を向上させるのに有効である。
- 既存の事象、プロセス、現象などに対する変化の影響を分析する能力。
- 相関研究のギャップを埋める、変動相関の源泉を発見する。
デメリット
- すべての外的要因の影響を監視できるとは限らないので、因果関係の調査は困難です。
- 実行には時間がかかり、コストがかかるかもしれません。
- 特定の環境に存在する様々な要因や変数が影響するため、結果を導き出すことが困難です。
- この研究の最も大きな誤りは、偶然の一致である。 原因と結果の一致は、時に因果関係の方向性として解釈されることがある。
- 説明的調査の結果を裏付けるために、さらに別の種類の調査を行う必要があります。 因果関係のある調査結果だけで結論を出してはいけない。
- 研究者にとって、2つの変数が関連していることを見るのは簡単な場合もあるが、どの変数が原因でどの変数が結果なのかを判断するのは難しい場合がある。
コーザルリサーチの事例
因果関係の調査は、さまざまな業種や分野で実施できるため、さまざまな目的に対応できます。 因果関係のある研究の3つの例について説明しましょう。
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広告研究
企業は、広告キャンペーンを実施・研究するために、因果関係の調査を利用することができます。 例えば、ある企業がある地域で新しい広告をデビューさせてから6ヶ月後。 売上高が5％増加するそうです。
広告の効果を検証するために、同じ広告を無作為に選んだ地域で実施し、さらに6カ月間、地域間の売上データを比較する。 そして、その地域で再び売上が回復すれば、広告と売上の因果関係が証明される。
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顧客ロイヤルティ調査
企業は、因果関係の調査によって、最適な顧客維持策を決定することができます。 アソシエイトとお客様とのやりとりをモニターし、例えば、商品のデモンストレーションを行った結果、同じお客様の売り上げが伸びた、下がったといった因果関係のパターンを把握することができるのです。
例えば、ある企業が少人数の顧客に対して新しい個別マーケティング戦略を実施したところ、月々の契約数が目に見えて増加したとします。 複数のグループから同一の結果を得た後、One to Oneマーケティング戦略は意図した通りの因果関係があると結論づけた。
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教育研究
学習専門家、学者、教師は、政治が生徒に与える影響について詳しく知り、生徒の行動傾向の可能性を特定するために、因果関係の調査を利用しています。 例えば、ある大学の事務局では、理系の学生が3年目に7％も多く退学していることに気づきました。
彼らは無作為に集めた理系の学生たちにインタビューを行い、大学以外の要素も含めて、こうした状況をもたらす多くの要因を発見します。 綿密な統計分析により、研究者は上位3つの要因を明らかにし、経営陣は今後、その要因を解決するための委員会を立ち上げるのです。
コーザルリサーチのヒント
原因究明は、研究過程で最後に行われることが多く、確定的なものと考えられています。 そのため、具体的なパラメータと目標を念頭に置いて研究を計画することが非常に重要です。 因果関係のある研究を成功させるためのヒントを紹介します。
1.研究内容の把握
データの理解方法を変えるようなデザイン戦略を特定する。 データをどのように取得したか、また、結論が他のケースより実践で適用しやすいかどうかを判断する。
2.ランダムサンプリング戦略を選択する
参加者や被写体がいる場合に最適な手法を選択することが重要です。 データベースを利用して、ランダムなリストを作成したり、分類されたカテゴリーからランダムに選択したり、アンケートを実施したりすることができます。
3.すべての可能な関係を決定する
独立変数と従属変数の間のさまざまな関係を調べ、より洗練された洞察と結論を導き出す。
結論
要約すると、原因研究または説明研究は、組織が現在の活動や行動が将来的にどのような影響を及ぼすかを理解するのに役立ちます。 これは、さまざまなビジネスシーンで非常に有効です。 この調査によって、さまざまなマーケティング活動、キャンペーン、コラテラル（広告）の成果を確認することができます。 この研究プログラムの成果を活用することで、あらゆるビジネスチャンスを生かした、より成功率の高いビジネス戦略を設計することができるようになります。
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