muutumises ei saa z olla osaline). Sotsiaalteadustes on siiski tihti raske tugevat kausaalset seost tuvastada. Miks? Igasugune seos pole kausaalne seos too näiteid! Veel seoste tüüpe Kausaalseid seoseid on sotsiaalteadustes üsna raske tuvastada, sest tihtipeale on tegu mitmikkausaalsusega (multiple causation): Mitu erinevat muutujat mõjutavad nähtust, mida uurime. Mõnikord võib ka tegu olla libaseosega (spurious relationship) Kaks muutujat (A ja B) varieeruvad koos vaid seetõttu, et mängu on segatud kolmas muutuja (Z). Kui kolmandat muutujat poleks, siis A ja B ei varieeruks. Paindlik seos kui me täpselt ei tea, mis on sõltuv ja mis sõltumatu muutuja, siis võib seos välja näha ka: Pikaajaline tööpuudus ühiskonna kihistatus (Kausaal)mudel Viime kokku kontseptid/muutujad ja seosed ning seome neid laiemate teooriatega
polnud asjas süüdi, jne. • Sotsiaalteadustes on siiski tihti raske tugevat kausaalset seost tuvastada. Miks? Veel seost tüüpe • Kausaalseid seoseid on sotsiaalteadustes üsna raske tuvastada, sest tihtipeale on tegu mitmikkausaalsusega (multiple causation): – Mitu erinevat muutujat mõjutavad nähtust, mida uurime. Mitmik-kausaalsusega oli tegemist ilmselt eelmises valimisaktiivsuse näites. • Mõnikord võib ka tegu olla libaseosega (spurious relationship) – Kaks muutujat (A ja B) varieeruvad koos vaid seetõttu, et mängu on segatud kolmas muutuja (Z). Kui kolmandat muutujat poleks, siis A ja B ei varieeruks. – Nt. Kurgede ja laste arv (tegelik mõjustaja: asustustihedus) • Paindlik seos – kui me täpselt ei tea, mis on sõltuv ja mis sõltumatu muutuja, siis võib seos välja näha ka: Pikaajaline tööpuudus ühiskonna kihistatus (Tihtipeale ongi sotsiaalteadustes rohkem paindlikke seoseid) Libaseose näide
annaabi.ee 
