Înțelegerea dacă o întrebare de cercetare este descriptivă sau explicativă este crucială, deoarece afectează în mod semnificativ designul cercetării și informațiile colectate. Cercetătorii trebuie să dezvolte explicații cauzale atunci când răspund la întrebările „de ce”. Explicațiile cauzale încearcă să demonstreze că un anumit factor X, cum ar fi sexul, afectează un fenomen Y, cum ar fi nivelul venitului. În timp ce unele explicații cauzale pot fi simple, altele pot fi mai complexe.
Când se ocupă de predicții, cercetătorii trebuie să facă distincția între corelație și cauzalitate. Este o greșeală comună să presupunem că două evenimente sunt legate cauzal doar pentru că au loc împreună sau pentru că unul îl urmează pe celălalt. Corelația este probabil coincidență și nu indică o relație cauzală.
Distingerea dintre cauzalitate și corelație este esențială pentru a înțelege cu precizie predicția, cauzalitatea și explicația. Este important de menționat că o predicție precisă nu necesită întotdeauna o relație cauzală, iar capacitatea de a face o predicție nu dovedește neapărat o relație cauzală. Confuzia acestor concepte poate duce la o lipsă de înțelegere și la concluzii incorecte.
Recunoașterea diferenței dintre corelație și cauzalitate este esențială, deoarece putem observa corelația, dar observam direct cauzalitatea. Prin urmare, trebuie să deducem cauza, făcând evitarea inferențelor invalide un obiectiv principal al designului de cercetare explicativă.
Există două abordări ale cauzalității: deterministă și probabilistă. În cauzalitatea deterministă, variabila X provoacă Y fără excepție dacă produce în mod fiabil Y. Această abordare își propune să stabilească legi cauzale, cum ar fi regula că apa fierbe la 100ºC.
Cu toate acestea, cea mai mare parte a gândirii cauzale din științele sociale este mai degrabă probabilistică decât deterministă. Putem îmbunătăți explicațiile probabilistice specificând condițiile în care un factor este mai mult sau mai puțin probabil să-l afecteze pe altul. Cu toate acestea, nu vom obține niciodată explicații complete sau deterministe. Două evenimente sunt legate cauzal, deoarece ele apar împreună sau urmează celuilalt. Corelația este probabil coincidență și nu indică o relație cauzală.
Confundarea cauzalității cu corelația poate duce la înțelegerea predicției, cauzalității și explicației. Predicția exactă nu necesită neapărat o relație cauzală, iar capacitatea de a prezice nu dovedește cauzalitatea.
Obiectivele cercetării pot fi unice sau multiple și pot fi acoperite sincron sau diacronic (de la 1 la 4) (Fig. 4).
