Põhjuslik uurimus

Põhjuslik uurimus on põhjuse ja tagajärje suhte uurimine . Põhjuslikkuse tuvastamiseks on oluline jälgida selle muutuja varieerumist, mida arvatakse põhjustavat muutusi teistes muutujates, ning seejärel mõõta teistes muutujates toimuvat. Teised mõjutajad tuleb võtta kontrolli alla, et need ei moonutaks tulemusi. Seda saab teha kas neid mõjusid andmete kogumise ajal konstantsetena hoides või kasutades statistilisi meetodeid. Seda tüüpi uurimused on väga keerulised ning uurija ei saa kunagi päris kindel olla, et teised tegurid põhjuslikku seost ei mõjuta, seda eriti tegeledes inimeste käitumise ja motivatsioonidega. Tihtipeale on mängus palju sügavamad psühholoogilised tegurid, millest isegi uuringus osaleja teadlik ei pruugi olla.

Muutujate põhjuse ja tagajärje uurimiseks on kaks uurimismeetodit:

 Eksperimendid (nt laboris)
 Statistilised uuringud

Eksperimendid 
Eksperimente tehakse tavaliselt laborites, kus saab tugevalt kontrolli alla võtta kas paljud või kõik katse aspektid vältimaks hüpoteetilistest kausaalsetest teguritest erinevate tegurite tõttu tekkivaid valetulemusi. Näiteks paljud uuringud füüsikas kasutavad sellist lähenemist. Alternatiivina saab teha loomulikes tingimustes eksperimente nagu näiteks meditsiinilistes uuringutes, kus katseisikutel võib olla hulk teisi omadusi, mida ei saa kontrollida, kuid kus saab varieerida vähemalt hüpoteesidest lähtuvaid võtmemuutujaid ning vähemalt mõõta mõningaid kõrvalisi muutujaid. Loomulikes tingimustes eksperimente tehakse vahel majanduses, näiteks kaks erinevat sotsiaalabi saajate gruppi saavad kaks alternatiivset stiimulite või võimaluste komplekti sissetuleku teenimiseks ja uuritakse mõju nende tööjõu pakkumisele.

Statistilised uuringud 
Sellistes valdkondades nagu majandus tehakse enamik empiirilisi uurimusi juba olemasolevate andmete põhjal, mida sageli regulaarselt riik kogub. Mitmene regressioon on hulk seotud statistilisi meetodeid, mis kontrollivad (püüavad vältida valemõju) mitmetelt uuritavatest erinevatelt kausaalsetelt mõjutajatelt. Kui andmetest ilmneb piisav variatsioon hüpoteesis olnud huvipakkuvas muutujas, saab selle mõju potentsiaalsetele mõjutatavatele muutujatele mõõta.

Viited 

Teadus