CAUZALITATE

Termenul „cauzație” se referă la ideea că o modificare a unei variabile va avea ca rezultat o altă modificare. În acest caz, definiția cauzalității este extinsă pentru a include ideea că o precondiție poate influența o variabilă de interes. De exemplu, ne putem imagina că genul unei persoane influențează utilizarea cardului de credit. Aceasta înseamnă că genul ar putea fi văzut ca având o relație cauzală cu utilizarea cardului de credit, chiar dacă este imposibil să schimbi genul unei persoane pentru a observa dacă utilizarea cardului de credit s-ar schimba. Termenul „influență” este folosit uneori în loc de „cauză” dacă este mai potrivit, dar logica analizei rămâne aceeași. Dacă două variabile sunt legate cauzal, atunci este rezonabil să presupunem că vor fi asociate. Dacă o asociere oferă dovezi de cauzalitate, atunci lipsa asocierii sugerează că cauzalitatea nu este prezentă. Prin urmare, o asociere între atitudine și comportament este dovada unei relații cauzale: Atitudine --> comportament (A. Aaker et al., 2013) .

Cercetătorii trebuie să-și amintească vasta gamă de relații cauzale atunci când încearcă să stabilească cauzalitatea în studiile lor. Acest lucru necesită implementarea diferitelor metode și tehnici de analiză de complexitate diferită.

Un set cuprinzător de relații cauzale poate fi observat atât în studiile cantitative experimentale, cât și în cele neexperimentale. Astfel de relații pot fi directe, mediate sau reciproce, unele fiind mai complexe decât altele. Aceste complexități pot varia de la regresie liniară simplă la modele de ecuații structurale (SEM).

În Figura 7, sunt descrise opt tipuri de relații cauzale:

• Relație cauzală liniară directă în care Y este o funcție numai a lui A.
• Relație cauzală mediată în care influența lui A asupra Y este mediată de B.
• Relație cauzală directă în care este posibil să se estimeze efectul total (direct și indirect) al lui A asupra lui Y.
• Relație cauzală liniară reciprocă directă în care influența lui A asupra lui Y este reciprocă.
• Relație cauzală liniară reciprocă indirectă în care Y influențează reciproc influența lui A asupra lui Y (mediată de B).
• Relație cauzală mediată (domino) în care A generează o desfășurare secvențială a efectelor în timp asupra lui Y.
• Relație cauzală directă moderată în care influența lui A asupra lui Y este condiționată de condițiile lui C.
• Relație cauzală în care A (variabilă exogenă) inițiază o structură complexă (cale) de influențe (directe și mediate) asupra lui Y.
• Corelația aparentă sau falsă se referă la o asociere statistică între două variabile care nu au o legătură cauzală. Acest tip de corelație poate apărea din cauza simplei întâmplări sau a influenței unei a treia variabile. Este important să fim conștienți de existența unor corelații false pentru a evita tragerea de concluzii incorecte sau realizarea de predicții eronate pe baza datelor statistice.