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因果関係の研究は、因果関係の調査です。[1] [2] [3]因果関係を決定するには、別の変数の差に影響を与えると推定される変数の変動を検出し、次に他の変数からの変動を計算する必要があります。他の交絡因子は、実験的証拠の作成中に一定に保つことによって、結果を歪めないように制御する必要があります。このタイプの研究は非常に複雑であり、特に人々の態度や動機を扱う場合、研究者は因果関係に影響を与える他の要因が存在しないことを完全に確信することはできません。回答者ですら気付いていない 可能性のある、はるかに深い心理学的考慮事項がしばしばあります。
変数間の因果関係を調査するための 研究方法は2 つあります。
実験
実験は通常、仮説上の原因要因以外の要因による誤った結果を避けるために、実験の多くまたはすべての側面を厳密に制御できる研究室で行われます。たとえば、物理学の多くの研究では、このアプローチが使用されています。あるいは、フィールド実験を行うこともできます。これは、医療研究の場合と同様で、被験者は制御できない属性を多数持つ可能性がありますが、少なくとも主要な仮説上の原因変数は変更でき、無関係な属性のいくつかは少なくとも測定できます。フィールド実験は、経済学でも使用されることがあります。たとえば、福祉受給者の 2 つの異なるグループに、収入を得るための 2 つの異なるインセンティブ セットまたは機会が与えられ、その結果として労働供給に及ぼす影響が調査される場合などです。
統計調査
経済学などの分野では、ほとんどの実証研究は既存のデータに基づいて行われ、多くの場合、政府によって定期的に収集されます。重回帰は、研究対象以外のさまざまな原因となる影響を制御（偽の影響を回避）する、関連する統計手法のグループです。データが、対象となる仮説的な説明変数に十分な変化を示している場合、影響を受ける可能性のある変数への影響（ある場合）を測定できます。
参照
参考文献
- ^ ブレインズ、C.、ウィルナット、L、、マンハイム、J.、リッチ、R. 2011.実証政治分析第8版。ボストン、マサチューセッツ州：ロングマン。p.76。
- ^ 「Causal research」。ビジネス辞書。2014年10月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2014年10月19日閲覧。
- ^ DJS Research Ltd. 「What is Causal Research?」Market Research World 。 2014年10月19日閲覧。