Nedensellik

Nedensellik terimi, bir değişkendeki değişikliğin başka bir değişiklikle sonuçlanacağı fikrine atıfta bulunur. Bu durumda, nedensellik tanımı, bir ön koşulun ilgi değişkenini etkileyebileceği fikrini de içerecek şekilde genişletilmiştir. Örneğin, bir kişinin cinsiyetinin kredi kartı kullanımını etkilediğini düşünebiliriz. Bu, cinsiyetin kredi kartı kullanımı ile nedensel bir ilişkisi olduğu anlamına gelir, her ne kadar bir kişinin cinsiyetini değiştirip kredi kartı kullanımının değişip değişmeyeceğini gözlemlemek imkansız olsa da. Analizin mantığı aynı kalmakla birlikte, "etki" terimi bazen "neden" yerine kullanılır. İki değişken nedensel olarak bağlantılıysa, bunların ilişkili olacağını varsaymak makuldür. Bir ilişki nedensellik için kanıt sağlıyorsa, ilişkinin olmaması nedenselliğin olmadığını gösterir. Bu nedenle, tutum ve davranış arasındaki ilişki, nedensel bir ilişkiye işaret eder: Tutum --> davranış (Aaker ve diğerleri, 2013).

Araştırmacılar, çalışmalarında nedenselliği belirlemeye çalışırken geniş bir nedensel ilişki yelpazesini hatırlamalıdır. Bu, çeşitli yöntemler ve analiz teknikleri uygulamayı gerektirir.

Kapsamlı bir nedensel ilişki seti, hem deneysel hem de deneysel olmayan nicel çalışmalarda gözlemlenebilir. Bu tür ilişkiler doğrudan, aracılı veya karşılıklı olabilir ve bazıları diğerlerinden daha karmaşıktır. Bu karmaşıklıklar, basit doğrusal regresyondan yapısal eşitlik modellerine (SEM'ler) kadar değişebilir.

Şekil 7'de sekiz tür nedensel ilişki gösterilmiştir:

• Y sadece A'nın bir fonksiyonu olan doğrudan doğrusal nedensel ilişki.
• A'nın Y üzerindeki etkisinin B tarafından aracılık edildiği aracılı nedensel ilişki.
• A'nın Y üzerindeki toplam etkisini (doğrudan ve dolaylı) tahmin etmenin mümkün olduğu doğrudan nedensel ilişki.
• A'nın Y üzerindeki etkisinin karşılıklı olduğu doğrudan karşılıklı doğrusal nedensel ilişki.
• Y'nin, A'nın Y üzerindeki etkisini karşılıklı olarak etkilediği dolaylı karşılıklı doğrusal nedensel ilişki (B tarafından aracılık edilir).
• A'nın Y üzerinde zaman içinde ardışık bir etki zinciri oluşturduğu çoklu aracılı nedensel ilişki (domino).
• A'nın Y üzerindeki etkisinin C koşullarına bağlı olduğu ılımlı doğrudan nedensel ilişki.
• A'nın (dışsal değişken) Y üzerinde karmaşık bir etki yapısını (yol) başlattığı nedensel ilişki (doğrudan ve aracılı).
• Görünür veya sahte korelasyon, nedensel bir bağlantıya sahip olmayan iki değişken arasındaki istatistiksel ilişkiye atıfta bulunur. Bu tür bir korelasyon, sadece şans eseri veya üçüncü bir değişkenin etkisi nedeniyle ortaya çıkabilir. İstatistiksel verilerden yanlış sonuçlar çıkarmamak veya hatalı tahminlerde bulunmamak için sahte korelasyonların varlığından haberdar olmak önemlidir.