Informação
Entender se uma pergunta de pesquisa é descritiva ou explicativa é crucial, pois afeta significativamente o desenho da pesquisa e as informações coletadas. Os investigadores devem desenvolver explicações causais ao responderem às perguntas "porquê". As explicações causais tentam provar que um determinado fator X, como o sexo, afeta um fenômeno Y, como o nível de renda. Enquanto algumas explicações causais podem ser simples, outras podem ser mais complexas.
Ao lidar com previsões, os pesquisadores devem distinguir entre correlação e causalidade. É um erro comum supor que dois eventos estão causalmente relacionados apenas porque ocorrem juntos, ou um segue o outro. A correlação é provavelmente coincidente e não indica uma relação causal.
A distinção entre causalidade e correlação é essencial para compreender com precisão a previsão, a causalidade e a explicação. É importante notar que uma previsão precisa nem sempre requer uma relação causal, e a capacidade de fazer uma previsão não prova necessariamente uma relação causal. Confundir estes conceitos pode levar a uma falta de compreensão e a conclusões incorretas.
Reconhecer a diferença entre correlação e causalidade é essencial porque podemos observar correlação, mas observar diretamente a causalidade. Portanto, devemos inferir a causa, tornando evitar inferências inválidas um objetivo primário do desenho da pesquisa explicativa.
Existem duas abordagens para a causalidade: determinística e probabilística. Na causalidade determinística, a variável X causa Y sem exceção se produzir Y de forma confiável. Esta abordagem visa estabelecer leis causais, como a regra de que a água ferve a 100ºC.
No entanto, a maior parte do pensamento causal em ciências sociais é probabilístico e não determinista. Podemos melhorar as explicações probabilísticas especificando as condições sob as quais um fator é mais ou menos provável de afetar outro. No entanto, nunca conseguiremos explicações completas ou deterministas. Dois eventos estão causalmente relacionados porque ocorrem juntos ou seguem o outro. A correlação é provavelmente coincidente e não indica uma relação causal.
Confundir causalidade com correlação pode levar à compreensão da previsão, causalidade e explicação. A previsão precisa não requer necessariamente uma relação causal, e a capacidade de prever não prova causalidade.
Os objetivos de investigação podem ser únicos ou múltiplos e podem ser abordados de forma síncrona ou diacrónica (do 1º ao 4º).
