¿Qué es la investigación causal? (Con ejemplos, beneficios y consejos)

Puede utilizar la investigación causal para evaluar los esfuerzos de marketing, mejorar los procedimientos internos y crear planes empresariales más exitosos. Saber cómo influye una situación en otra puede ayudarle a determinar los mejores métodos para abordar sus demandas. Dado que la investigación causal se utiliza ampliamente en una variedad de campos e industrias, es vital tener una comprensión básica de sus principios si quiere elegir qué aspectos emplear.

En este artículo, definimos la investigación causal, analizamos sus componentes principales, enumeramos sus ventajas, describimos algunos ejemplos e incluimos algunos consejos clave.

¿Qué es la investigación causal?

La investigación causal es un tipo de investigación que busca establecer si existe una relación de causa y efecto entre dos situaciones. Los investigadores recogen pruebas estadísticas de la conexión entre las situaciones para determinar si están relacionadas. Dado que muchos factores pueden ser responsables de un resultado, suelen utilizarlos para estudiar la conexión entre las situaciones y determinar por qué se ha producido, cómo funciona y cómo podría aplicarse a un escenario más amplio. También pueden alterar las circunstancias del escenario para ver si hay nuevas consecuencias.

Estos son algunos de los términos clave que se utilizan para llevar a cabo una investigación causal:

  • Hipótesis: Una predicción comprobable que describe el resultado que un individuo espera que se produzca durante determinados experimentos o situaciones. En la investigación causal, la hipótesis utiliza variables para entender si una variable está causando un cambio en otra.

  • Diseño experimental: Tipo de diseño que los investigadores utilizan para definir los parámetros del experimento. A veces lo utilizan para clasificar a los participantes en diferentes grupos, si procede.

  • Variable independiente: Una variable que puede provocar cambios directos en otra variable. Por ejemplo, en un experimento sobre si la asistencia a clase afecta a la media de notas, su variable independiente sería la asistencia a clase.

  • Variable dependiente: Una variable medible que puede cambiar o recibir efectos de la variable independiente. Por ejemplo, en un experimento sobre si el consumo de café aumenta la productividad, su variable dependiente sería la productividad.

  • Variable de control: Componentes que permanecen inalterados durante el experimento para que los investigadores puedan comprender mejor qué condiciones crean la relación causa-efecto.

  • Variable de confusión: Una variable que existe fuera de los parámetros del experimento y que influye tanto en las variables independientes como en las dependientes. Los investigadores suelen identificar las variables de confusión antes de comenzar un experimento.

  • Causalidad: Describe la relación causa-efecto. Cuando los investigadores encuentran la causalidad, significa que han realizado todos los procesos necesarios para determinar que existe.

  • Correlación: Cualquier relación entre dos variables en el mismo experimento. Los investigadores suelen establecer una correlación antes de intentar demostrar una relación de causa y efecto.

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¿Cuáles son los componentes de la investigación causal?

Para identificar correctamente una relación causa-efecto, es importante reunir algunos datos para evaluar si ciertas condiciones son ciertas. Esta información puede ayudarle a desarrollar una hipótesis sobre la relación causa-efecto y producir resultados más completos. Estos son los componentes básicos de la investigación causal:

La cronología de los acontecimientos

Revise la cronología de los dos eventos experimentales para determinar las variables independientes y dependientes antes de elaborar una hipótesis. Por ejemplo, una empresa podría observar un aumento de las ventas en el transcurso de tres meses y decidir evaluar qué factores podrían haber causado este cambio para ver si pueden reproducirlo.

Después de revisar los datos de ventas y el calendario de marketing, pueden descubrir que una venta promocional tuvo lugar la semana anterior al primer día de aumento de ventas notable. El equipo puede utilizar esta información basada en el tiempo para identificar si la promoción es la variable independiente que causó un cambio en los ingresos, la variable dependiente.

2. Evaluación de variables de confusión

Es importante identificar cualquier variable que pueda ser el verdadero origen de una relación causa-efecto para poder llegar a conclusiones más precisas. Por ejemplo, una marca de material de oficina observa una correlación entre la venta de una marca específica de cuadernos y la temporada de otoño e inicialmente concluye que se compran más cuadernos durante el otoño porque los estudiantes los compran para el semestre de otoño.

Sin embargo, la marca lanzó una nueva campaña publicitaria en las redes sociales durante el verano. Para responder a su hipótesis inicial, puede investigar los datos demográficos para determinar si los estudiantes o la publicidad fueron los causantes del aumento de las ventas de cuadernos.

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Observación de los cambios

Para comprobar la validez de una relación causa-efecto, puede probar si la variable independiente produce un cambio en la variable dependiente. También puede ajustar los parámetros para medir cómo afecta el cambio de la variable independiente a la variable dependiente. Por ejemplo, si una empresa de marketing quiere validar que el uso de la publicidad digital provoca un aumento del compromiso de los clientes, puede probar la publicidad impresa para ver si produce un resultado similar. Si observan una disminución o un estado sin cambios, pueden verificar mejor la relación causa-efecto entre la publicidad digital y el compromiso de los nuevos clientes.

Beneficios de la investigación causal

Los beneficios más comunes de utilizar la investigación causal en su lugar de trabajo incluyen:

  • Entender más matices de un sistema: Aprender cómo funciona cada paso de un proceso puede ayudarle a resolver problemas y optimizar sus estrategias.

  • Desarrollar un proceso fiable: Puedes crear un proceso repetible para utilizarlo en múltiples contextos, ya que puedes entender mejor qué aspectos debes cambiar para tener éxito.

  • Actualizar un proceso existente Para crear sistemas eficaces, puede utilizar la investigación causal para determinar si un proceso es útil.

  • Obtener resultados más objetivos: Los investigadores suelen utilizar técnicas de muestreo aleatorio para seleccionar a los sujetos o participantes de los experimentos, lo que reduce la posibilidad de influencias externas.

Ejemplos de investigación causal

Dado que diferentes industrias y campos pueden llevar a cabo una investigación causal, ésta puede servir para muchos propósitos diferentes. He aquí algunos ejemplos de diversas aplicaciones de la investigación causal:

Investigación publicitaria

Las empresas pueden utilizar la investigación causal para promulgar y estudiar campañas publicitarias. Por ejemplo, seis meses después de que una empresa estrene un nuevo anuncio en una región, observan un aumento del 5% en los ingresos por ventas. Para evaluar si el anuncio ha provocado el aumento, lanzan el mismo anuncio en regiones seleccionadas al azar para poder comparar los datos de ventas entre regiones durante otro periodo de seis meses. Cuando las ventas vuelven a aumentar en estas regiones, pueden concluir que el anuncio y las ventas tienen una valiosa relación de causa y efecto.

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Investigación de la fidelidad de los clientes

Las empresas pueden utilizar la investigación causal para determinar las mejores estrategias de retención de clientes. Supervisan las interacciones entre los asociados y los clientes para identificar patrones de causa y efecto, como la técnica de demostración de un producto que conduce a un aumento o disminución de las ventas de los mismos clientes. Por ejemplo, una empresa pone en práctica una nueva estrategia de marketing individual para un pequeño grupo de clientes y observa un aumento medible de las suscripciones mensuales. Después de recibir resultados idénticos de varios grupos, concluyen que la estrategia de marketing uno a uno tiene la relación causal que pretendían.

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Investigación sobre la planificación de la ciudad

Los ayuntamientos y otros legisladores locales suelen utilizar la investigación causal para saber cómo afectan sus iniciativas políticas a sus comunidades. Por ejemplo, seis meses después de que el ayuntamiento amplíe el horario de funcionamiento de los parques locales, observan un aumento del 70% en los informes de los propietarios de viviendas de los alrededores sobre el ruido en los parques durante la noche. Tras descartar la posibilidad de que un club de atletismo local utilice el parque por la noche para practicar y realizar una encuesta en la comunidad, concluyen que el cambio de horario ha provocado el aumento de las denuncias. Esto hace que vuelvan a tratar el tema.

Investigación de la productividad de los empleados

Las empresas pueden utilizar la investigación causal para medir cómo los empleados aprenden el protocolo y otras habilidades durante las sesiones de formación. Por ejemplo, una empresa de tecnología organiza una sesión de formación para que todos los empleados aprendan un nuevo software de programación. Diez meses después, la dirección observa un aumento de los informes sobre errores de programación, como el solapamiento de las horas de reunión y la doble reserva de salas. Después de examinar si el software es el causante de los errores, la empresa organiza una segunda sesión de formación con directrices actualizadas y observa una disminución estadística de los informes.

Investigación de la industria alimentaria

Los restaurantes y otras empresas basadas en la alimentación pueden utilizar la investigación causal para comprender si los clientes disfrutan más de los artículos del menú que de otros. Por ejemplo, una empresa de caramelos recibe comentarios de los clientes de que un nuevo producto de chocolate negro contiene trozos de plástico. Como han cambiado recientemente de proveedor, deciden retirar el chocolate de las estanterías y sustituirlo por productos de su anterior proveedor. Cuando siguen recibiendo los mismos comentarios, evalúan sus protocolos de producción y descubren que la causa del problema es un mal funcionamiento de la máquina de envasado.

Investigación educativa

Los especialistas en aprendizaje, los académicos y los profesores utilizan la investigación causal para saber más sobre cómo la política afecta a los estudiantes y para identificar posibles tendencias en los comportamientos de los estudiantes. Por ejemplo, la administración de una universidad se da cuenta de que hay más estudiantes de ciencias que se retiran de su programa en su tercer año, con una tasa un 7% mayor que en cualquier otro año. Entrevistan a un grupo aleatorio de estudiantes de ciencias y descubren muchos factores que podrían generar estas circunstancias, incluidos componentes ajenos a la universidad. Mediante un profundo análisis estadístico, los investigadores descubren los tres factores principales y la administración crea un comité para abordarlos en el futuro.

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Investigación de la industria del entretenimiento

Los estrategas de contenidos televisivos y cinematográficos pueden utilizar la investigación causal para identificar qué tipos de técnicas de medios y temas de historias resuenan más con los espectadores. Por ejemplo, una cadena de televisión analiza las tendencias de los espectadores de un programa que acaba de estrenar su sexta temporada. Gracias a las encuestas de opinión, se enteran de que muchos espectadores prefieren escenas más largas con más interacción con los personajes y hacen que los guionistas las incluyan en los siguientes tres episodios. Durante la última fecha de emisión, la cadena observa un aumento del 8% en la audiencia. Los estrategas deciden estudiar más a fondo la hipótesis de que las escenas más largas provocan un aumento medible del compromiso de los espectadores.

Consejos para aplicar la investigación causal

Revise estos consejos para realizar con éxito una investigación casual:

  • Conozca los parámetros de su estudio. Identifique cualquier método de diseño que altere su interpretación de los datos, incluida la forma en que los recopiló y las situaciones en las que sus conclusiones se aplican en la práctica más que otras.
  • Elija un procedimiento de muestreo aleatorio. Cuando tenga participantes o sujetos, es importante que elija la técnica que mejor le funcione. Puedes generar una lista aleatoria utilizando una base de datos, elegir muestras aleatorias de grupos ya separados o construir tu propio proceso sistemático.
  • Identifica todas las posibles correlaciones. Analice las diferentes correlaciones entre sus variables independientes y dependientes para desarrollar interpretaciones y conclusiones más matizadas.