Un ensayo de análisis causal describe las causas y los efectos de un determinado evento. Este tipo de ensayo se centra en un área temática específica y no debe limitar los ensayos de alcance a través del lenguaje limitante o demasiado detalle. Por ejemplo, un ensayo sobre el calentamiento global podría centrarse en el papel de las plantas químicas para crear el calentamiento global. La importancia de considerar las perspectivas personales de ambos lados del argumento es esencial para escribir un ensayo persuasivo. Aquí hay algunos consejos para hacer que su ensayo sea convincente:
Primero, es importante identificar el factor causal. La investigación de ciencias sociales más empíricas tiene como objetivo establecer relaciones causales. Hay muchos métodos para el análisis causal. En este capítulo, discutiremos algunos enfoques comunes. En última instancia, la elección dependerá del tema y las preguntas de investigación que intenten responder. Esperamos que este capítulo le ayude a decidir cómo analizar mejor sus datos y atraer una conclusión. Una vez que esté listo para comenzar su propia investigación, hay muchas formas diferentes de analizar los datos causales.
Uno de los beneficios más importantes del análisis causal es su simplicidad. El informe resultante puede resaltar cambios importantes en las principales categorías de ganancias y pérdidas sin necesidad de una larga narrativa. Esto lo convierte en una excelente herramienta para comunicar información a partes interesadas, como inversionistas, empleados, miembros de la junta y otros. Los informes de análisis causales también son excelentes para la comunicación interna y externa. Entonces, ¿cuáles son las ventajas y desventajas de este análisis? Si usted es un empresario, considere invertir en esta herramienta.
Además de los beneficios de utilizar un análisis causal, también le permite enfocar su atención en las actividades que resultaron en el cambio. Aparte del hecho de que es más efectivo que abordar los síntomas, también es más efectivo que el tratamiento de los síntomas. También es mucho más eficiente y ahorro de tiempo. Un análisis causal es una herramienta poderosa cuando se trata de identificar problemas sistémicos. Por ejemplo, el crecimiento de la población y la disminución de la producción causada por cambios tecnológicos.
El análisis causal es una herramienta útil en nuestra vida cotidiana. Utilizamos datos de causa y efecto para resolver problemas e identificar posibles soluciones. En el caso de un accidente automovilístico, por ejemplo, los investigadores intentan determinar la serie de eventos que llevaron a la caída. Los partidarios de un sistema de trenes recopilan datos sobre las condiciones de tráfico para averiguar cuál será el impacto probable. En última instancia, es posible crear un análisis causal en cualquier situación.
Los estudios observacionales ofrecen una perspectiva más profunda de la efectividad del tratamiento porque tienen en cuenta los caprichos, los deseos y los factores de confusión. Las observaciones también proporcionan una idea adicional de que los ECA no tienen. Varios documentos en el campo discuten el uso de probabilidades para derivar la causalidad. La última publicación, la causalidad (Pearl, 2009), deriva los límites para las probabilidades de nivel individual, analiza sus implicaciones legales y muestra cómo los límites se colapsan a las estimaciones de puntos.
Históricamente, el análisis causal se ha utilizado en economía para determinar las causas del calentamiento global. La prueba de causalidad de Granger se usó por primera vez para demostrar que el aumento de los precios del petróleo ocurrió antes de la recesión de la posguerra. La prueba de causalidad de Granger ganó un uso generalizado en otras ramas de la ciencia, como la climatología. Por ejemplo, un investigador puede usar la prueba de causalidad de Granger para responder a la pregunta, ¿puede una variable predecir otra variable?
En el futuro, los algoritmos predictivos pueden usar técnicas impulsadas por datos para analizar las causas de los fenómenos. Uso de la tecnología de análisis causal, los investigadores pueden formular hipótesis sobre las relaciones entre las variables basadas en diversos datos, y determinar el grado de influencia, cada factor tiene en el resultado. Al identificar las relaciones causales entre los datos, pueden predecir mejor el resultado de ciertas acciones. Esta información se puede utilizar para informar las grandes decisiones comerciales. Con la ayuda de algoritmos impulsados por datos, los análisis predictivos pueden mejorar la calidad de la toma de decisiones en una amplia gama de industrias.
Una falacia lógica es un error comúnmente hecho en el análisis causal. Un ejemplo común es el preceptor hoc, la falacia del hoc del extremo ergo. Esta falacia lógica afirma que después de esto, por lo tanto, debido a esto, o después de esto, Ergo Propter Hoc.