ความแตกต่างระหว่างการวิจัยเชิงสาเหตุและการวิจัยเชิง Correlational Causal vs Correlational Research

ความแตกต่างที่สำคัญ - การวิจัยด้วยสาเหตุและความสัมพันธ์ระหว่างกัน

ถึงแม้บางคนจะพิจารณาการวิจัยเชิงสาเหตุและความสัมพันธ์ที่คล้ายคลึงกันในธรรมชาติ แต่ก็มีความแตกต่างกันอย่างชัดเจนระหว่างการวิจัยสองประเภทนี้ ในการวิจัยธรรมชาติและด้านสังคมศาสตร์กำลังดำเนินการเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ งานวิจัยเหล่านี้สำรวจการเปลี่ยนแปลงต่างๆของปรากฏการณ์ การวิจัยเชิงสาเหตุมีวัตถุประสงค์เพื่อระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปร ในทางตรงกันข้ามการวิจัยด้านความสัมพันธ์มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุว่าสมาคมมีอยู่หรือไม่ ความแตกต่างสำคัญระหว่างการวิจัยเชิงสาเหตุและความสัมพันธ์ระหว่าง 999 คือในขณะที่การวิจัยเชิงสาเหตุสามารถทำนายสาเหตุได้การวิจัยเชิงโครงสร้างไม่สามารถทำได้ จากบทความนี้ให้เราตรวจสอบความแตกต่างระหว่างการวิจัยเชิงสาเหตุและการมีส่วนร่วมเพิ่มเติม

Causal Research คืออะไร?

การวิจัยเชิงสาเหตุ

มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุสาเหตุระหว่างตัวแปร สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่านักวิจัยสามารถหาสาเหตุของตัวแปรบางอย่างได้ ตัวอย่างเช่นนักวิจัยที่ศึกษาเกี่ยวกับสาเหตุที่การมีส่วนร่วมของสตรีในการเมืองน้อยลงจะพยายามค้นหาตัวแปรที่ก่อให้เกิดสถานการณ์เช่นความรับผิดชอบต่อครอบครัวภาพลักษณ์ของผู้หญิงอันตรายที่เกี่ยวข้อง ฯลฯ

ในการวิจัยเชิงสาเหตุผู้วิจัยจะวัดผลกระทบแต่ละตัวแปรก่อนทำนายความเป็นเหตุเป็นผล สิ่งสำคัญคือต้องใส่ใจกับตัวแปรเนื่องจากในกรณีส่วนใหญ่การขาดการควบคุมตัวแปรต่างๆอาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ผิดพลาด นี่คือเหตุผลที่นักวิจัยส่วนใหญ่จัดการสภาพแวดล้อมการวิจัย ในสังคมศาสตร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งการวิจัยเชิงสาเหตุเป็นเรื่องยากมากเพราะสภาพแวดล้อมอาจประกอบด้วยหลายตัวแปรที่มีอิทธิพลต่อความเป็นเหตุอันควรซึ่งอาจไม่มีใครสังเกตเห็นได้ ตอนนี้ให้เราไปยังการวิจัยเชิงสัมพันธ์

การวิจัยเกี่ยวกับการขาดการมีส่วนร่วมทางการเมืองหญิงสามารถระบุสาเหตุได้

การวิจัยเชิง Correlational คืออะไร?

การวิจัยเชิงสัมพันธ์

ความพยายามในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างการวิจัยเชิง correlational และ causal research คือการวิจัยเชิงสัมพันธ์ ไม่สามารถคาดเดาสาเหตุแม้ว่ามันจะสามารถระบุความสัมพันธ์ ได้ อย่างไรก็ตามสิ่งสำคัญคือต้องเน้นว่านักวิจัยพยายามที่จะเข้าใจตัวแปรเหล่านี้ว่าเป็นหน่วยงานแยกต่างหากรวมทั้งการรวมกันของตัวแปรความแตกต่างอีกอย่างหนึ่งที่สามารถเน้นระหว่างสองวิธีคือการวิจัย ในการวิจัยเชิงสัมพันธ์นักวิจัยไม่พยายามใช้ตัวแปร เขาเพียงแค่สังเกต ให้เราเข้าใจเรื่องนี้ผ่านตัวอย่างของงานวิจัยจากสังคมศาสตร์ นักวิจัยที่ศึกษาพฤติกรรมเด็กก้าวร้าวจะสังเกตได้ว่าครอบครัวมีบทบาทสำคัญในการกำหนดพฤติกรรมของเด็ก นอกจากนี้เขายังจะระบุจากข้อมูลที่รวบรวมไว้ว่าเด็ก ๆ จากครอบครัวที่แตกแยกมีความก้าวร้าวสูงกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับคนอื่น ๆ ในกรณีนี้นักวิจัยสังเกตความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (ระดับการรุกรานและครอบครัวที่แตกแยก) แม้ว่าเขาจะสังเกตเห็นความเชื่อมโยงนี้เขาไม่สามารถคาดเดาได้ว่าบ้านที่รกร้างจะทำหน้าที่เป็นสาเหตุของการรุกรานที่สูงขึ้น

การวิจัยเกี่ยวกับการรุกรานของเด็กและครอบครัวที่ขาดสามารถพบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการวิจัยเชิงสาเหตุและการวิจัยเชิง Correlational?

คำจำกัดความของการวิจัยสาเหตุและความสัมพันธ์:

การวิจัยเชิงสาเหตุ:

การวิจัยเชิงสาเหตุมีวัตถุประสงค์เพื่อหาสาเหตุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร การวิจัยเชิงสัมพันธ์:

การวิจัยเชิง correrel พยายามที่จะระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ลักษณะการวิจัยสาเหตุและความสัมพันธ์:

ธรรมชาติ:

การวิจัยสาเหตุ:

ในการวิจัยเชิงสาเหตุผู้วิจัยระบุสาเหตุและผลกระทบ การวิจัยเชิง correrel:

ในการวิจัยเชิงสัมพันธ์นักวิจัยระบุสมาคม การประพฤติ:

การวิจัยเชิงสาเหตุ:

ในการวิจัยเชิงสาเหตุนักวิจัยใช้สิ่งแวดล้อม การวิจัยเชิงสัมพันธ์:

ในการวิจัยเชิงสัมพันธ์นักวิจัยไม่สามารถจัดการสิ่งแวดล้อมได้ Causality:

การวิจัยเชิงสาเหตุ:

การวิจัยสาเหตุสามารถระบุสาเหตุได้ การวิจัยเชิง Correlational:

การวิจัยเชิง Correlational ไม่สามารถระบุสาเหตุระหว่างตัวแปรได้ รูปภาพมารยphép:

1. "ฮิลลารีคลินตันกับนักการเมืองหญิงชาวอัฟกานิสถานในปี 2554" โดย S. K. Vemmer (U. S. State of State) - สถานเอกอัครราชทูตสหประชาชาติคาบูลอัฟกานิสถานใน Flickr - เลขานุการคลินตันเยือนกรุงคาบูล 10. 20 2011. [Public Domain] ผ่านทาง Wikimedia Commons

2. "กลั่นแกล้งสถาบันภูมิภาค Federico Errázuriz (IRFE) ในวันที่ 5 มีนาคม 2550" โดย Diego Grez [CC BY. 0 0] ผ่านวิกิมีเดียคอมมอนส์