Õendusteaduse filosoofilised ja metodoloogilised alused Korrelatiivsed uurimused Korrelatiivse meetodiga saab uurida nähtuste omavahelisi seoseid. Korrelatsioon näitab, kuivõrd tugevasti kaks (või enam) asja vastastikku seotud on. Korrelatiivne seos võiks olla kahe või rohkema tunnuste vahel. Kirjeldav korrelatiivne meetod meetodi eesmärk on uurida seosed, mis on juba situatsioonis olemas. Meetodi näide: on uuritud noorukite teadmised ja hoiakud seksuaalsusest ning sugulisel teel levivate haiguste kohta. Antud uuringus on rakendatud kirjeldav korrelatiivne meetod.
koordinaadiks on mingi objekti esimese tunnuse väärtus ja y-koordinaadiks sama objekti teise tunnuse väärtus. Korrelatasioonivälja kuju järgi saab iseloomustada sõltuvust. Kahe juhusliku suuruse vahel on positiivne korrelatsioon, kui esimese suuruse kasvades kasvab ka teine suurus. Kahe juhusliku suure vahel on negatiivne korrelatsioon, kui esimese suuruse kasvades teine suurus kahaneb. Kui punktid paiknevad mingi joone ümber, siis on tegu korrelatiivse seosega. Mida lähemal on punktid joonele, seda tugevam on seos. 8.2. Korrelatsiooni kordaja Korrelatsioon on seda tugevam, mida lähemal korrelatsioonikordaja absoluutväärtus on ühele. n m f i =l j =l ij xi y j - n xy r= n x y r= 0,629469 7 9. Iseloomustan kahe tunnuse vahelist seost
· Statistilise sõltuvuse korral saab ühe muutuja iga väärtusega seada vastavusse teise muutuja sagedusjaotuse. · Tulemuste esitamiseks kasutatakse korrelatsioonivälja: korrelatsiooniväljaks nimetatakse koordinaattasandile kantud punktihulka, kus iga punkti x- koordinaadiks on uuritava objekti esimese tunnuse väärtus ja y-koordinaadiks sama objekti teise tunnuse väärtus. Kui punktid paiknevad mingi joone ümber, siis on tegu korrelatiivse seosega. Mida lähemal on punktid joonele, seda tugevam on tunnuste vaheline seos. Lineaarse korrelatsiooni tugevust näitab Pearsoni korrelatsioonikordaja, mis on määratud järgmise valemiga: ( )( ) n x - x yi - y . 1 i =1 i r= n x y
kas video ja sealolev vastassugupool on erutav (seda ka tehti). Alkoholijoovet peab kindlasti kontrollima kõigil katsealustel, sest inimesed võivad olla joobes ka enne uuringusse tulekut ning nad võivad sattuda ,,kainete" gruppi. Platsebogrupi puhul on oluline, et kasutataks alati samasuguseid vahendeid tekitamaks muljet, et katsealused tarbivad alkoholi. 9)Subjektipoolsete muutujate segiajamise vältimiseks kasutati alkoholijoobe mõõtmist, kahjuks ei saa seda teha korrelatiivse uuringu korral. Mina arvan, et antud hüpoteesi kontrolliks ongi mõtet teha ainult eksperimentaaluuring. Inimesed võivad anada sotsiaalselt soovitatavaid vastuseid. Selle vältimiseks tuleks rõhutada anonüümsust, loomulikult ei taga see täielikult sotsiaalselt soovitatavate vastuste mitte anadmist. Tahtmist vastata eksperimentaatori ootustele saab vältita, kui katsealustele ei antakse võimalikult vähe infot uuringu eesmärgi kohta.
tõstmisega seotud harjutused kõikidele noorukitele sobivad. 3. Kehalist aktiivsust määravad tegurid Kehalist aktiivsust määravad paljud tegurid, mille mõju tugevus varieerub erinevates vanus- ning arenguperioodides. Oletatakse, et tegurite vahel eksisteerivad koosmõjud, kuid neid on veel väga vähe uuritud ja kirjeldatud. Enamus teguritest on leitud ristläbilõikeliste uuringutega, seega saab hinnata korrelatiivse, aga mitte põhjusliku seose olemasolu. Sageli on tegurite jagamine gruppidesse tinglik, sama tegurit sobib liigitada mitmesse gruppi. Individuaalsed mittemuudetavad tegurid: sugu; kronoloogiline ja bioloogiline vanus, geneetiline eripära; liikumisaparaadi arengukiirus ja arenguaste; isiksuseomadused (on osaliselt muudetavad); krooniliste haiguste/puuete olemasolu jne. Individuaalsed muudetavad tegurid: kehamass ja rasvkoe osahulk; kehaline võimekus;
Üheks rakendatavamaks testiks aritmeetiliste keskmiste võrdlemisel on t-test, nimetatakse ka selle väljamõtleja varjunime Student järgi Studenti t-testiks. Erinevad testid: võrdsete dispersioonidega üldkogumid; erineva dispersiooniga üldkogumid; paarikaupa andmed/mõõtmised (Livingston 2004). 2.5 Korreltasioonanalüüs Korrelatsioon tähendab nähtuste vastastikust sõltuvust ehk suhet, mille tõttu muutused ühes nähtuses kutsuvad esile ka muutused teises nähtuses. Korrelatiivse seose olemasolu ei tähenda, et suurused on omavahel põhjuslikult seotud. Korrelatsioon saab olla positiivne või negatiivne. Ühe suuruse kasvades teine suurus samuti kasvab positiivne korrelatsioon. Ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb negatiivne korrelatsioon (Rodgers; Nicewander 1988). 3. Eksperimentaalsetes uuringutes ilmnevad probleemid 3.1 Väljalangejad Üheks kõige suuremaks probleemiks eksperimentaalsetes uuringutes on väljalangejad.
2. osakorrelatsioonid ja mitmesed korrelatsioonid 3. eksponentkeskmist arvutada (peab teadma, kus kasutatakse ja milleks) Vaja teada 1. determinatsiooni kordajat d=R ruut = r ruut ja nätab mitu % Y-i varieerumisest on seletatav X-i varieerumisega 2. korrelatsiooni kordajat lin. korrelatsioonikordaja r = 0: puudub lineaarne seos 0 < r < 1 võrdeline seos -1 < r < 0 pöördvõrdeline r = 1 funktsionaalne Korrelatiivse seose ranguse (tugevuse ehk tiheduse) all mõistetakse korrelatiivse ja funktsionaalse seose sarnasusastet. Korrelatiivne seos on seda rangem, mida enam see läheneb funktsionaalsele seosele, s.t. seos on seda rangem, mida vähem on kõrvutatavate suuruste arvväärtusi diagrammiväljal kujutavad punktid hajutatud ehk mida lähemal paiknevad need seose kuju ja suunda iseloomustavale teoreetilisele joonele.
teemaga ei haaku minu jaoks vähemalt kokkupuutepunkti ühegi moraali või eetikanorme rikkuva reegliga , sest ilmselt polnud tegemist ka sundkorras alkoholi manustamisega, mis ehk oleks olnud ainukeseks küsitatavust tekitavaks probleemiks. Pealegi usun, et selle tarbimisest ka teavitati osalejaid, mida küll otseselt välja ei loe 15. Kuidas analüüsiti ja interpreteeriti andmeid? Kas tulemus vastas hüpoteesidele? Millised on interpretatsioonivõimalused? Esimese uuringu puhul oli tegemist korrelatiivse analüüsiga ning meeste puhul leidis hüpotees ka kinnitust( joove vähendas kondoomi kasutamise soovi). Omavahel võrreldi kaineid ja joobnud vastuste andjaid. Ülejäänud kolmes eksperimentaalses uurimuses kasutati uurimuse analüüsiks t-testi, z- skoori, f- testi ning analüüsiti saadud standardhälvet ja cronbachi alfat peale küsimustikele vastuste andmist. Ka nendel puhkudel leidis kinnitust hüpotees, mille kohaselt alkohol paneb unustama
Antidepressantide seiretestid: Porsolti test · Katseloom pannakse vette ja mõõdetakse liikumatuseaega · Uuemad versioonid mõõdavad eraldi rabelemist ja ujumist · Antidepressandid suurendavad rabelemist või ujumist · Liikumatuse tähendus ebaselge: meeleheide, õppimine, aktiivne toimetulekustiil, impulsiivsus? · Närviergutitest eristab lisatest liikumisaktiivsuse mõõtmisega · Odav ja kiire - AD toimivad ühe-kolme manustamise pealt · Välja töötatud korrelatiivse testina tuntud AD-dega - siiski, ka EKR ja unedeprivatsioon töötavad Sarnasused depressioonitunnuste ja katseloomadel haistesibulate eemaldamise mõju vahel Tunnus/ Depressioon /Haistesibulateta rott Virgatsained /Tõenäoliselt hälbinud 5HT, NA, ACh, GABA/ Hälbinud 5HT, NA, ACh, GABA Anatoomiline substraat/ Ilmselt häired limbilises süsteemis /Muutused limbilises süsteemis Sisenõretalitlus /Kortisooli tase veres kõrgem /Kortikosterooni tase veres kõrgem
Fechner võttis kasutusele lihtsa seose näitarvu, mis iseloomustab seose rangust ja suunda: CH K CH Spearmani ja Fechneri korrelatsioonikordajad on samade lähteandmete alusel arvutatuna tavaliselt küllalt erinevad ning see juhib tähelepanu asjaolule, et nad pole võrreldavad. 44. Spierman’i järjekorranumbrite korrelatsioonikordaja Spearmani järjekorranumbrite korrelatsiooni kordaja Nähtustevahelise korrelatiivse seose ranguse ja suuna mõõtmise üks lihtsamaid viise on inglise statistiku C. Spearmani poolt välja töötatud meetod, mille kohaselt muutujate arvväärtused asendatakse nende järjekorranumbritega ning seejärel uuritakse korrapärasust järjekorranumbrite vahekorras. Arvutuskäik seisneb järgmises: 1. tehakse kindlaks ühe muutuva suuruse minimaalse väärtusega variant. Sellele antakse järjekorranumbriks 1
muutumisel; kahaneva ehk pöördvõrdelise seosega, s.t. kui sõltuv tunnus reageerib kahanemisega sõltumatu tunnuse väärtuse kasvule. Vaja teada 1. determinatsiooni kordajat d=R ruut = r ruut ja nätab mitu % Y-i varieerumisest on seletatav X-i varieerumisega 2. korrelatsiooni kordajat lin. korrelatsioonikordaja r = 0: puudub lineaarne seos 0 < r < 1 võrdeline seos -1 < r < 0 pöördvõrdeline r = 1 funktsionaalne Korrelatiivse seose ranguse (tugevuse ehk tiheduse) all mõistetakse korrelatiivse ja funktsionaalse seose sarnasusastet. Korrelatiivne seos on seda rangem, mida enam see läheneb funktsionaalsele seosele, s.t. seos on seda rangem, mida vähem on kõrvutatavate suuruste arvväärtusi diagrammiväljal kujutavad punktid hajutatud ehk mida lähemal paiknevad need seose kuju ja suunda iseloomustavale teoreetilisele joonele.
muutumine on teiste objektide olemasolu, puudumise või muutumise eelduseks (Näiteks: hind ja nõudlus; perekonna sissetulek ja tarbimiskulutused). Seoste liigid: funktsionaalne seos; korrelatiivne seos. Funktsionaalne ehk täielik seos: ühele x-i väärtusele vastab konkreetne y. Korrelatiivne ehk mittetäielik seos: ühele x-ile võib vastata mitu y-it (elemendile ühest andmekogust võib vastata mitu elementi teisest andmekogust) Funktsionaalse seose puhul |r|=1 ja R2=1; Korrelatiivse seose puhul -1< r <1 ja R2<1 Seose puhul uurime: (+=samasuunaline; -=erinev suund) · Seose rangust korrelatsioonanalüüs(sümmeetriline- pole oluline, kumb x või y) · Seose suunda korrelatsioonanalüüs(sümmeetriline- pole oluline, kumb x või y) · Seose kuju regressioonanalüüs(ebasümmeetriline- oluline, kumb x ja kumb y) Seose rangus · Seose rangust näitab korrelatsioonikordaja(r; R(2)) absoluutväärtus. See väärtus jääb vahemikku [- 1;1]
7. Analüüs näitab, et kui aktsia X hind eile kasvas, siis suure tõenäosusega kasvab see ka täna. Kui aga hind eile kahanes, siis tõenäoliselt kahaneb see ka täna. Sellisel juhul esineb autokorrelatsioon. 8. Kahe suuruse X ja Y summaarse dispersiooni arvutusvalemis 2X+Y=2X+2Y+2.... peab .... asemel olema kovariatsioon. 9. Toodud tabeli põhjal on konstrueeritud kolm diagrammi. Milline neist on õige hajumisdiagramm? b. 10. Statistilise ehk korrelatiivse seose korral Suuruse X mingile väärtusele võib vastata mitu suuruse Y väärtust. 11. Joonisel on toodud kolm erinevat hajumisdiagrammi. Millisel diagrammil on tunnuste vaheline seos kõige tugevam? Kõigil kolmel diagrammil 12. Milline on õige valem, mis seob korrelatsioonikordajat ja kovariatsiooni? r=covxy/xy 13. Millised väited kehtivad hajumisdiagrammil esitatud seose korral?
Suurusi vaadeldakse sümmeetriliselt ehk ei eeldata, et üks tunnustest on "põhjus" ja teine "tagajärg". · Hajumisdiagramm: · Positiivne korrelatsioon: ühe suuruse kasvades teine suurus samuti kasvab · Negatiivne korrelatsioon: ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb Seos kahe juhusliku suuruse vahel võib olla kaht tüüpi: · Funktsionaalse (põhjusliku) seose korral vastab argumendi x mingile väärtusele üks ja ainult üks funktsiooni y väärtus. · Korrelatiivse (statistilise) seose puhul võib ühe suuruse X mingile väärtusele vastata mitu teise suuruse Y väärtust, mida täpselt ei saa kindlaks määrata. Statistiline seos väljendub ühe juhusliku suuruse Y keskväärtuse sõltuvuses teise juhusliku suuruse X väärtustest. Enamlevinud korrelatsioonikordajad: · Pearsoni kordaja Lineaarne seos: tunneb punktipilve, mis on venitatud piki sirget.
eksperimentaalse lähenemise puudused. Põhiprobleemid on: hüpoteeside tõstatamine ahvatlev ja lihtne, aga tõestamine raske. Eksperimentaalne meetod on piiratud raske manipuleerida ühte käitumise aspekti, jättes puutumata teised. Eksperimente tuleks läbi viia looduskeskkonda, aga sellega manipuleerimine on keeruline. Mitteteaduslikul lähenemisel spetsiifilised probleemid pole kerge tõestada põhjuslikke seoseid. 20. Näide korrelatiivse uurimismeetodi puudustest (ahvikarja suurus ja kodupiirkond). Ahvikarja suurus on positiivses korrelatsioonis kodupiirkonnaga. Sellel võib olla mitu põhjust, aga seos võib täielikult puududa. 21. Kimalaste toitumiskäitumise adaptiivsuse tõestamine mitte-eksperimentaalsel viisil. Vaatluse tulemus: sõltumata toidutaime liigist, koguvad kõik kimalased ajaühikus keskmiselt ühepalju nektarit. 22. Etoloogia spetsiifilisi probleeme.
Korrelatsioon- ja regressioonanalüüs Ingl. k. correlation - varieerumine üheskoos Regression - vastupidises suunas liikumine - tulemuselt üleminek põhjusele. Iga elav organism kujutab endast terviklikku organite, kudede ja rakkude süsteemi, mis on omavahel funktsionaalselt seotud. Ühe organismiosa muutumisega ontogeneesis kaasneb üldreeglina ka teiste osade muutumine, mis omakorda põhjustab organite ja kudede funktsioonide ning organismi tunnuste seostunud e. korrelatiivse muutumise. Peamiseks põhjuseks, miks tunnuste vahel tekivad püsivad seosed, mis ei kao ka põlvkondade jooksul, on pleiotroopsus, st. üks geen avaldab üheaegselt mõju mitmele tunnusele. Pleiotroopsusega seletatakse geneetilise korrelatsiooni olemasolu tunnuste vahel. Kui võtame vaatluse alla mitu tunnust, siis vaatame, kas need tunnused on teineteisest sõltuvad või mitte. Korrelatsioonanalüüs selgitab tunnustevaheliste seoste tugevust ja suunda
lugupidamises püsiv empiiriline, valdavalt materialistlik lähenemine meditsiinis. Kuidas see alguse sai, vaieldakse võibolla haavaravaist, võibolla sportlaste ettevalmistamisest (ideaalse keha kujundamise kõrvaprodukt oli arusaam kehavigade olemusest). 4. SEMINAR Tooge näiteid kontseptsiooni ,,elu, see on surm" kohta 19. sajandi alul toimub elu-surma vastandamise kontseptsioonides muudatus. Aristotelese mudeli järgi on tegemist korrelatiivse vastandumisega, st elu ja surma vaadeldakse kui vastastikku seotud ja sõltuvaid fenomene. Oluline oli siin sj elu loodusteaduslik defineerimine (bioloogia sünd). Surmast sai peegel elu seletamiseks. Jõutakse olukorrani, kus surma hakatakse pidama elu enda poolt esile kutsutud fenomeniks. Küsimus selles, et ükski organism ei toimi täiuslikult ning ebakõlad (või valed elamis-võtted ja sündmused elus ning organismis endas) hakkavad üha enam organismi kurnama ja kulutama
servaga lehed veemassid jooksevad kiiresti lehe pealt maha meie sakiliste lehtede puhul jääb vesi tilkuma. (sakid aitavad taimel vett hoida). · Lehe suurus näitab temperatuuri. Mida väiksem leht seda külmem? · Neid seaduspärasid kasutatakse paleokliima hindamisel kui leitakse fossiilseid floorasid savikihtide vahelt, kus on kunagi elanud taimed ja üsna täpselt saab lehe serva ja suuruse sealt kätte ja saab korrelatiivse seosega järeldada, milline kliima võis tol ajal olla. Ökoloogiliste koosluste levikut uuritakse: · Võetakse arvesse mingi piirkonna taksonite komplekti · Nt soontaimed, linnud, imetajad, mükoriisaseened · Taksonoomiline levik · Eluvormiline jaotus · Et koosluste sarnasusi võrrelda kasutatakse sarnasusindekseid nt iaccardi indeks: iga kriipsuke on koosluses elav liik. Kirjutada üles esimese koosluse liigid ja siis teise ala liigid
Lawrence Pervin lisab siia kliinilise (üksikjuhtumitel põhineva) lähenemise, mida Cronbach ilmselt ei pidanud teaduse nime vääriliseks. Suur osa õpikutraditsioonist on tegelikult kliiniline psühholoogia ning isiksuseteooriate traditsioonilised õpikud sobivad heal juhul kliinilise psühholoogia teooriate sissejuhatamiseks Kuid nii võib jääda ekslik mulje, nagu ei olekski kliinilisel psühholoogil päris isiksusepsühholoogiaga midagi peale hakata. Kliinilise, korrelatiivse ja eksperimentaalse lähenemise eelised ja puudused (Pervin) Isiksusekäsitlused õpikutraditsioonis "....eripalgelised jutustused inimese olemusest, mida hakatigi nimetama isiksuseteooriateks" (Allik, 2003). 1. Psühhoanalüüs; psühhodünaamiline käsitlus 2. Humanistlik ja eksistentsiaalne psühholoogia 3. Biheiviorism ja kognitiivne lähenemine, mille sulandumisel arenes sotsiaal-kognitiivne lähenemine 4. Dispositsionaalne lähenemine ("joonepsühholoogia" trait psychology)
- Dispersioon on põhinäitaja, mis iseloomustab üksikväärtuste hajumist keskmise
ümber..
- Standardhälve, (ruutjuur dispersioonist).
- Variatsioonitegur iseloomustab andmete suhtelist hajuvist ja seda arvutatakse
standardhälbe suhtena aritmeetilisse keskmisse.
Korrelatsioon ja regressioonanalüüs
Korrelatsioonanalüüsiga tehakse kindlaks seoste rangus ja suund. Regressioonanalüüsiga
seose kuju.
Korrelatiivse seose tugevust hinnatakse korrelatsioonikordajaga, mis on vahemikus –
1
käitumise seletamisel Evolutsiooniline päritolu mõjutab geenide kaudu kindlasti kõigi loomade, sh. inimese, käitumist, kuid geneetika ei ole samas kõikemäärav – keskkonnamõjudel ja sotsiaalsel õppimisel (viimane eriti inimese puhul) samuti tähtis roll. “Geenid mõjutavad kõike, kuid ei määra midagi” (P.J.B. Slater), äärmuslikud seisukohad on tänapäeval lähenenud. Funktsiooni uurimise põhiprobleemid, eksperimentaalse ja korrelatiivse lähenemise puudused loomade käitumise uurimisel. Hüpoteeside püstitamine mingi käitumise evolutsioonilise eelise kohta kerge ja ahvatlev, nende tõestamine sageli väga raske. Eksperimentaalne meetod piiratud võimalustega, sest (a)raske manipuleerida üht käitumise aspekti, jättes teised samaks (b)eksperimente tuleks läbi viia looduslikus keskkonnas, sest kohastumus vastab üksnes sellele. Looduskeskkond aga ei allu kergesti manipuleerimisele.
seos nende vahel puudub. Kui korrelatiivne seos on tugev, vihjab see küll põhjusliku seose võimalusele, ent ei tõesta veel selle olemasolu. Seda saab tõestada vaid nähtuste Jäätise müük kvalitatiivse analüüsi teel. Kahe nähtuse vaheliste seose iseloomustamisel tuleb pöörata tähelepanu kolmele aspektile: seose tugevus, suund ja kuju. Kahe esimesega tegeleb korrelatsioonanalüüs, viimasega regressioonanalüüs (vaatame edaspidi). Korrelatiivse seose tugevuse all mõistetakse korrelatiivse ja funktsionaalse seose sarnasusastet. Korrelatiivne seos on seda tugevam, mida enam see läheneb funktsionaalsele seosele, s.t seos on seda tugevam, mida lähemal paiknevad suuruste arvväärtusi diagrammil kujutavad punktid seose kuju ja suunda iseloomustavale teoreetilisele joonele. Seose tugevuse hindamiseks kasutatakse korrelatsioonikordajat. 71
on Pearsoni r ehk lineaarse korrelatsiooni koefitsient (Pearson's product-moment correlation coefficient), mis võib varieeruda vahemikus 1,0..0,0..+1,0 (märk ei näita tugevust, ainult seose suunda!). Korrelatsiooni graafiliseks esituseks on hajuvusdiagramm (scatter diagram; scatterplot). Kui andmepaaridele vastavad punktid on hajuvusdiagrammil tõusvalt, väljendab see positiivset korrelatsiooni; kui langevalt, siis negatiivset korrelatsiooni; kui hajutatult, siis korrelatiivse seose puudumist; lineaarse korrelatsiooni puhul saame muutujatevahelise seose esitada sirgjoonena (best fit line); kui punktid on korrastatud, aga väga erinevalt sirgjoonest (näiteks -kujuliselt), siis lineaarse korrelatsiooni koefitsient sellise seose väljendamiseks ei sobi. KORRELATSIOON EI TÕESTA PÕHJUSLIKKUST! Teades ainult korrelatsiooni koefitsienti (kuigi see võib olla suur), ei saa
(Varajase surma alla mahtusid kõik haigused, õnnetusjuhtumid jne.) (See, et surm vältimatu on, arvati toona olevat kasulik selle poolest, et paneb inimesed oma ,,hinge" eest hoolt kandma.) 18. sajandil ilmuvad surma asjus juba ka populatsioonibioloogilised seisukohad (Buffon, Linne), mille kohaselt loodus korraldab surma kaudu end a harmooniat. 19. sajandi alul toimub elu-surma vastandamise kontseptsioonides muudatus. Aristotelese mudeli järgi on tegemist korrelatiivse vastandumisega, st elu ja surma vaadeldakse kui vastastikku seotud ja sõltuvaid fenomene. Oluline oli siin sj elu loodusteaduslik defineerimine (bioloogia sünd). Surmast sai peegel elu seletamiseks. Arstiteadusest lähtuv murrang oli sj leviv komme lahata kõik haiglates surnud. Patoloogiline anatoomia kujunes teguriks, mis aitas ümberdefineerida haiguse kontseptsiooni elusa patsiendi sümptomid taandusid oma priviligeeritud
informatsiooni kogumiseks mingi psüühilise nähtuse kohta (reeglina rakenduslikul eesmärgil) Eksperiment plaanipäraselt ja süstemaatiliselt korraldatud katse kontrollida hüpoteesi kehtivust nähtuse toimumise tingimuste varieerimise ja nähtusel ilmnevate mõjude mõõtmise kaudu Valdav enamus uurimismeetodeid võimaldab parimal juhul nähtuste vahelise korrelatiivse seose otsimist, kus võib ilmneda seose olemasolu, seose suund ja tugevus (korrelatiivne seos tähendab, et nähtuse A väärtuse muutumisel muutuvad ka mingi muu nähtuse B väärtused, ent seejuures ei pruugi A olla B põhjuseks). Ainult eksperimendimeetod võimaldab kontrollida, kas pole nähtuste A ja B vahel tegemist põhjusliku ehk funktsionaalse seosega (funktsionaalne ehk põhjuslik seos tähendab, et nähtus A põhjustab nähtust B seaduspärasuse x = f y... vormis)
annaabi.ee 
