CAUSALIDADE

O termo "causalidade" refere-se à ideia de que uma mudança em uma variável resultará em outra mudança. Neste caso, a definição de causalidade é expandida para incluir a ideia de que uma pré-condição pode influenciar uma variável de interesse. Por exemplo, pode-se imaginar que o sexo de uma pessoa influencia o uso do cartão de crédito. Isso significa que o gênero pode ser visto como tendo uma relação causal com o uso do cartão de crédito, embora seja impossível mudar o sexo de uma pessoa para observar se o uso do cartão de crédito mudaria. O termo "influência" é por vezes usado em vez de "causa" se for mais apropriado, mas a lógica da análise permanece a mesma. Se duas variáveis estão causalmente ligadas, então é razoável supor que elas estarão associadas. Se uma associação fornece evidências de causalidade, então a falta de associação sugere que a causalidade não está presente. Portanto, uma associação entre atitude e comportamento é evidência de uma relação causal: Atitude --> comportamento (A. Aaker et al., 2013).

Os pesquisadores precisam se lembrar da vasta gama de relações causais ao tentar estabelecer causalidade em seus estudos. Isto requer a implementação de vários métodos e técnicas de análise de complexidade variável.

Um conjunto abrangente de relações causais pode ser observado em estudos quantitativos experimentais e não experimentais. Tais relações podem ser diretas, mediadas ou mútuas, sendo algumas mais complexas do que outras. Essas complexidades podem variar de regressão linear simples a modelos de equações estruturais (SEMs).

Na Figura 7, oito tipos de relações causais são representados:

• Relação causal linear direta em que Y é uma função apenas de A.
• Relação causal mediada em que a influência de A sobre Y é mediada por B.
• Relação causal direta na qual é possível estimar o efeito total (direto e indireto) de A sobre Y.
• Relação causal linear mútua direta em que a influência de A sobre Y é recíproca.
• Relação causal linear mútua indireta em que Y influencia reciprocamente a influência de A sobre Y (mediada por B).
• Relação causal multi-mediada (dominó) em que A gera um desdobramento sequencial de efeitos ao longo do tempo em Y.
• Relação causal direta moderada em que a influência de A sobre Y depende das condições de C.
• Relação causal na qual A (variável exógena) inicia uma estrutura complexa (caminho) de influências (diretas e mediadas) sobre Y.
• A correlação aparente ou espúria refere-se a uma associação estatística entre duas variáveis que não têm um nexo causal. Este tipo de correlação pode surgir devido ao mero acaso ou à influência de uma terceira variável. É importante estar ciente da existência de correlações espúrias para evitar tirar conclusões incorretas ou fazer previsões errôneas com base em dados estatísticos.