因果性调研的方式有哪些?
在因果性调研中,一般对要解释的关系有多种期望,如预期价格、包装、广告花费等对销售额有影响。因果性调研试图认定当我们做一种事情时,另一种事情会接着发生。一个典型的因果性调研是改变一个自变量,然后观察因变量受到的影响。因果关系的第一个准则是时间上的继起,即一个事件在另一个事件之前发生。因果关系的第二个准则是相关关系,即它们按照某些可预知的方式一起变化。相关关系并没有证明A引起了B,调研人员只能将相关性作为假设更可能的证据。如果两个事件一起变化,一个事件可能是原因,但这并不是因果关系的充分条件。因为两个事件可能有共同的原因,即它们受第二个变量的影响。因果性调研应当建立适当的因果次序或事件次序,测量推测原因与结果间的相关性,并确认表面上合理的其它解释或原因性因素是否存在。
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