Causal research designs differ from

Causal research designs differ from exploratory or descriptive research designs in several ways. First, the primary focus of causal research is to obtain data that enables researchers to assess “cause-effect” relationships between two or more variables. In contrast, data from exploratory and survey research designs enables researchers to assess noncausal relationships between variables. The concept of causality between several independent variables (X) and one dependent variable (Y) in research designs specifies relationships that are investigated in causal research studies and stated as “If X, then Y.”


Three fundamental conditions must exist in order to accurately conclude that a causeeffect relationship exists between variables. Researchers must establish that there is temporal order between the independent X and the dependent Y variables such that variable X (or a change in X) must occur prior to observing or measuring variable Y (or a change in Y). Second, researchers must establish that collected data confirm there is some type of meaningful association between variable X and variable Y. Finally, researchers must account for (or control for) all other possible variables other than X that might cause a change in variable Y.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ออกแบบการวิจัยเชิงสาเหตุแตกต่างจากการออกแบบการวิจัยสำรวจ หรืออธิบายหลายวิธี ครั้งแรก โฟกัสหลักของการวิจัยเชิงสาเหตุคือการ รับข้อมูลที่ช่วยให้นักวิจัยเพื่อประเมิน "สาเหตุผล" ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว หรือมากกว่า ในความคม ชัด ข้อมูลจากการสำรวจ และสำรวจวิจัยออกแบบช่วยให้นักวิจัยในการประเมิน noncausal ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร แนวคิดของเวรกรรมระหว่างหลายตัวแปรอิสระ (X) และขึ้นอยู่กับตัวแปรหนึ่ง (Y) ในการออกแบบวิจัยระบุความสัมพันธ์ที่มีการตรวจสอบในการศึกษาวิจัยเชิงสาเหตุ และระบุเป็น "ถ้า X แล้ว Y"เงื่อนไขพื้นฐานที่สามต้องมีอยู่เพื่อสรุปได้ว่า ความสัมพันธ์ causeeffect อยู่ระหว่างตัวแปรอย่างถูกต้อง นักวิจัยต้องสร้างว่าขมับระหว่าง X อิสระและตัวแปร Y ขึ้นอยู่ที่ตัวแปร X (หรือการเปลี่ยนแปลงใน X) ต้องเกิดขึ้นก่อนที่จะสังเกต หรือวัดตัวแปร Y (หรือการเปลี่ยนแปลงใน Y) ที่สอง นักวิจัยต้องสร้างที่เก็บรวบรวมข้อมูลยืนยันไม่มีบางชนิดของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร X และตัวแปร Y ในที่สุด นักวิจัยต้องบัญชีสำหรับ (หรือควบคุม) ตัวแปรอื่น ๆ ได้นอกเหนือจาก X ที่อาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในตัวแปร Y

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การออกแบบการวิจัยเชิงสาเหตุที่แตกต่างจากการออกแบบการวิจัยเพื่อสำรวจหรืออธิบายในหลายวิธี ครั้งแรกที่มุ่งเน้นหลักของการวิจัยเชิงสาเหตุคือการได้รับข้อมูลที่ช่วยให้นักวิจัยเพื่อประเมิน "ก่อให้เกิดผลกระทบ" ความสัมพันธ์ระหว่างสองคนหรือมากกว่าตัวแปร ในทางตรงกันข้ามข้อมูลจากการออกแบบการวิจัยสำรวจและการสำรวจทำให้นักวิจัยสามารถประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร noncausal แนวคิดของอำนาจระหว่างหลายตัวแปรอิสระ (X) และเป็นหนึ่งขึ้นอยู่กับตัวแปร (Y) ในการออกแบบการวิจัยระบุความสัมพันธ์ที่จะถูกตรวจสอบในการศึกษาวิจัยเชิงสาเหตุและระบุว่า "ถ้า x แล้ววาย"


สามเงื่อนไขพื้นฐานที่ต้องมีอยู่ในลำดับที่ถูกต้อง สรุปได้ว่ามีความสัมพันธ์ causeeffect อยู่ระหว่างตัวแปร นักวิจัยจะต้องสร้างที่มีคำสั่งชั่วคราวระหว่าง X ที่เป็นอิสระและขึ้นอยู่กับตัวแปร Y ดังกล่าวว่าตัวแปร X (หรือการเปลี่ยนแปลงใน X) จะต้องเกิดขึ้นก่อนที่จะมีการสังเกตหรือการวัดตัวแปร Y (หรือการเปลี่ยนแปลงใน Y) สองนักวิจัยจะต้องสร้างที่เก็บรวบรวมข้อมูลยืนยันมีบางชนิดที่มีความหมายของสมาคมระหว่างตัวแปร X และวายตัวแปรสุดท้ายนักวิจัยต้องบัญชี (หรือการควบคุม) ตัวแปรอื่น ๆ ที่เป็นไปได้ทั้งหมดนอกเหนือจาก X ที่อาจก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรวาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การออกแบบการวิจัยเชิงสาเหตุที่แตกต่างจากแบบสำรวจหรือวิจัยหลายวิธี แรก โฟกัสหลักของการวิจัยเชิงสาเหตุ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ช่วยให้นักวิจัยเพื่อประเมิน " เหตุผล " ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว หรือมากกว่า ในทางตรงกันข้าม ข้อมูลจากการสำรวจวิจัยและสำรวจออกแบบที่ช่วยให้นักวิจัยเพื่อประเมินความสัมพันธ์ noncausal ระหว่างตัวแปร แนวคิดของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระหลาย ( X ) และตัวแปรตาม ( Y ) ในการออกแบบการวิจัย ระบุความสัมพันธ์ที่พบในการศึกษาสาเหตุและตามที่ระบุไว้ " ถ้า X , Y "สามเงื่อนไขพื้นฐานที่ต้องมีอยู่ในการถูกต้อง สรุปว่า causeeffect ความสัมพันธ์ ระหว่างตัวแปร นักวิจัยต้องสร้างว่ามีคำสั่งชั่วคราวระหว่าง x และ y เป็นอิสระขึ้นอยู่กับตัวแปรเช่นตัวแปร x ( หรือการเปลี่ยนแปลงใน X ) จะต้องเกิดขึ้นก่อน ให้สังเกตหรือวัดตัวแปร y ( หรือการเปลี่ยนแปลงใน Y ) ประการที่สอง นักวิจัยจะต้องสร้างข้อมูลยืนยันมีบางชนิดของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร X และ Y ที่มีตัวแปรสุดท้าย นักวิจัยต้องบัญชีสำหรับ ( หรือควบคุม ) ทั้งหมดที่เป็นไปได้อื่น ๆนอกเหนือจากตัวแปร X ที่อาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในตัวแปร Y