인과조사

인과적 연구는 원인 관계에 대한 조사다.^[1][2][3] 인과관계를 판단하려면 다른 변수의 차이에 영향을 미치는 것으로 추정되는 변수의 변동을 탐지한 다음 다른 변수의 변동을 계산해야 한다. 다른 교란 요인의 영향은 실험적인 증거 생성에서 결과를 일정하게 유지함으로써 왜곡되지 않도록 통제되어야 한다. 이러한 유형의 연구는 매우 복잡하며, 연구자는 인과관계에 영향을 미치는 다른 요인이 없다는 것을, 특히 사람들의 태도와 동기를 다룰 때 완전히 확신할 수 없다. 응답자조차 알지 못할 수 있는 훨씬 더 깊은 심리적 고려가 종종 있다.

변수 간의 인과관계를 탐구하는 두 가지 연구 방법이 있다.

1. 실험(예: 실험실) 및
2. 통계 연구.

실험

실험은 일반적으로 가설의 원인 요인 이외의 요인으로 인한 허위 결과를 피하기 위해 실험의 많은 측면 또는 모든 측면을 엄격하게 통제할 수 있는 실험실에서 수행된다. 예를 들어 물리학의 많은 연구들은 이 접근법을 사용한다. 또는 피실험자가 통제할 수 없는 매우 많은 속성을 가질 수 있지만 최소한 주요 가설의 원인 변수가 변화할 수 있고 일부 외부 속성은 측정할 수 있는 의학 연구와 마찬가지로 현장 실험을 수행할 수 있다. 현장 실험은 두 그룹의 복지 수혜자들에게 두 가지 대안적인 인센티브나 소득을 얻을 기회를 주고 그들의 노동 공급에 미치는 영향을 조사하는 것과 같은 경제 분야에서도 종종 사용된다.

통계연구

경제학과 같은 분야에서 대부분의 경험적 연구는 기존 데이터에 대해 이루어지며, 종종 정부에 의해 정기적으로 수집된다. 다중 회귀 분석은 연구 대상인 것 이외의 다양한 인과적 영향을 제어하는 관련 통계 기법의 그룹이다. 데이터가 귀무 가설의 설명 변수에 충분한 변동을 보이는 경우 잠재적으로 영향을 받는 변수에 대한 영향을 측정할 수 있다.

참조