Investigación causal: qué es, características, ventajas y ejemplos
¿Qué es la investigación causal?
La investigación causal es el estudio orientado a descubrir posibles relaciones entre variables. Su objetivo es entender cuáles variables son las causantes del efecto estudiado. Es decir, busca identificar la relación funcional entre causa y efecto.
Se trata de un tipo de investigación experimental y estadística. Los experimentos se pueden llevar a cabo en laboratorios con condiciones controladas para evitar una mala interpretación de la relación entre causa y efecto.
En estos casos, el investigador controla unas variables y manipula otras. Pero también se pueden realizar experimentos en campo, donde el control y la manipulación están más limitados.
Por su parte, la investigación estadística se realiza sobre datos preexistentes. En algunos casos, se aplican métodos estadísticos para establecer la probabilidad de que una variable X tenga algún efecto en la variable Y. En otros casos, para determinar esta causalidad se usan simulaciones mediante modelos matemáticos.
Entre otras, la investigación causal tiene un gran campo de aplicación en el área del mercadeo. Por ejemplo, se puede usar para medir el impacto potencial que un cambio específico en las características de un producto puede tener sobre las preferencias de los consumidores. A partir de esto, una empresa puede basar su plan de negocios.
Características de la investigación causal
Busca la causalidad
Tal como su nombre lo indica, la investigación causal busca establecer causalidad. De manera general, se puede decir que estos estudios establecen el por qué y el cómo de un fenómeno.
Este tipo de indagación explora el efecto de una cosa sobre otra y, más específicamente, el efecto de una variable sobre otra.
Altamente estructuradas
Una de las características más sobresalientes es que son altamente estructuradas. En ese sentido, requieren un enfoque secuencial rígido para el muestreo.
Se denomina muestreo al proceso en el que se toma una cantidad predeterminada de observaciones de una población de tamaño considerable.
Rigurosas
Además, también son muy rigurosas para llevar a cabo la recopilación y análisis de datos. Todas estas medidas rigurosas en el diseño del estudio buscan establecer una relación confiable y comprobable entre dos o más constructos o variables.
Incluso, las otras variables que influyen deben controlarse para que su impacto en el efecto pueda eliminarse o minimizarse. Así, pues, si se busca establecer el impacto de las condiciones salariales sobre la rotación voluntaria de personal, se deben controlar otras variables intervinientes como edad, estado civil o nivel de estudios, entre otras.
Requiere de experimentos
Por otro lado, este tipo de estudios requiere experimentación para establecer la causalidad. Y, en la mayoría de las situaciones, es de naturaleza cuantitativa y hace uso de pruebas estadísticas de la información recopilada.
Ventajas y desventajas de la investigación causal
Ventajas
Control sobre las variables
En este tipo de investigación, el control sobre las variables que intervienen en el proceso es más fácil. Debido a que el control más estricto se hace sobre las variables independientes, se hace más fácil eliminar o restringir el efecto de las variables externas e indeseadas.
Relación de causa y efecto
Debido a la forma del diseño de la investigación causal, la manipulación de las variables es rápida y fácil. De esta manera las relaciones causa-efecto se pueden determinar fácilmente.
Resultados
Los experimentos realizados a través de la investigación causal pueden repetirse y los resultados volver a verificarse. Con esto aumenta el grado de confiabilidad.
Esto es posible gracias a que en este tipo de investigación se usan configuraciones de control específicas que disminuyen la incertidumbre en los resultados.
Papel instrumental
Los estudios causales pueden jugar un papel instrumental en términos de identificar las razones detrás de una amplia gama de procesos.
De igual manera, a través de ellos se puede evaluar el impacto de las modificaciones en las normas, procesos, entre otros.
Desventajas
Factores coincidenciales
En la investigación causal, las coincidencias en los eventos pueden afectar los resultados. Estas pueden ser percibidas como relaciones de causa y efecto, cuando en realidad no lo son.
Fiabilidad de resultados
En ocasiones, en este tipo de investigaciones puede ser difícil llegar a conclusiones apropiadas sobre la base de los resultados del estudio realizado. Esto se debe al impacto de una amplia gama de factores y variables en el entorno del evento analizado.
Correlación entre variables
En ciertos casos, se hace difícil identificar qué variable es una causa y cuál es su impacto en el evento estudiado. Esta situación puede aparecer con frecuencia a pesar de que la correlación entre las variables haya sido establecida efectivamente.
Ejemplos reales de investigación causal
El efecto del clima y sus cambios en el estado emocional
En el año 2012, Spanova realizó un estudio para conocer la relación entre el clima y el estado emocional de los individuos. Este se llevó a cabo en Sofía, Bulgaria, durante un período de ocho meses. En el transcurso de esta investigación se utilizaron cinco métodos psicológicos.
Los resultados obtenidos mostraron que los cambios climáticos bruscos, de acuerdo con lo esperado, tenían efectos sobre las emociones humanas. Además, se demostró que los individuos emocionalmente estables son más resistentes a la influencia del clima en sus emociones.
Efectos de la publicidad negativa y la reacción de la empresa sobre las actitudes del consumidor
Matos y Veiga, en el año 2004, investigaron cómo la publicidad negativa puede afectar las percepciones del consumidor. También analizaron diferentes opciones de reacciones de la empresa y evaluaron a los moderadores.
Para lograr sus objetivos, realizaron un estudio de laboratorio. Este buscaba probar cómo los consumidores procesan la información públicamente negativa.
Los resultados confirman el efecto nocivo de la publicidad negativa en las actitudes de los consumidores. No obstante, la identificación con la marca o producto es un atenuante.
Por otro lado, un trabajo de campo comparó las diferentes respuestas de la empresa a este tipo de publicidad. Los resultados confirmaron los hallazgos del primer estudio: el grado de identificación con el producto minimiza los efectos negativos.
Efectos de la tecnología multimedia en el aprendizaje
Otro ejemplo de una investigación causal es el estudio presentado por Gertner en abril del 2011. Su objetivo era evaluar los efectos del texto electrónico en la comprensión lectora y el aprendizaje por transferencia.
En este estudio participaron sesenta y nueve estudiantes, quienes se matricularon en un curso introductorio de psicología. Un grupo utilizó libros de texto tradicionales, mientras que otro solo empleó textos electrónicos. Luego, ambos grupos completaron las pruebas de evaluación en el aprendizaje de comprensión y transferencia.
En general, se encontró que existe una relación positiva entre el aprendizaje y la lectura en los puntajes de transferencia de texto electrónico en comparación con el texto tradicional. Además, los puntajes de comprensión lectora fueron similares.
Relación entre la desinformación y las fake news con posturas extremistas
En Estados Unidos, el 6 de enero de 2020 hubo un asalto al Congreso de ese país por partidarios del expresidente Donald Trump. Una investigación llevada a cabo por agencias del gobierno estadounidense durante 2021 establecieron la relación directa entre las llamadas fake news, o noticias falsas, con posturas extremistas y radicales.
La abundancia de estas fake news en las redes sociales incrementó en un alto porcentaje la radicalización de grandes sectores de la población norteamericana.
Incluso después de aportar pruebas contundentes de que el FBI no estuvo detrás del asalto, o de que los llamados “antifas” (por antifascistas, o personas de ideología de izquierdas) no fueron los que comenzaron y azuzaron a la gente, una inmensa mayoría de seguidores de Trump siguen pensando que en el mundo y en Estados Unidos se fragua una conspiración de magnitudes estratosféricas.
La investigación señaló como una de las causas, la proliferación de las fake news y el hecho de que en muy contadas ocasiones las personas verifican la información, pues se identifican de tal modo con las noticias que las dan por ciertas.
La investigación se basó en los numerosos registros audiovisuales de móviles, mensajería de WhatsApp y la base de datos de la policía, además de testimonios personales.
Referencias
- Mbaskool. (s/f). Definition: Causal Research. Tomado de mbaskool.com/business-concepts.
- Research methodology. (s/f). Causal Research (Explanatory research). Tomado de research-methodology.net.
- Chawla, D. y Sodhi, N. (2011). Research Methodology: Concepts and Cases. New Delhi: Vikas Publishing House.
- DJS Research Ltd. (2006, julio 26). What is Causal Research?. marketresearchworld.net.