Выработка причинностных связей, предполагаемых в корреляции, часто является сложным процессом. Например, существует сильная корреляция между уровнем образования и профессиональным успехом в современных обществах. Чем лучшие оценки тот или иной человек получает в школе, тем более высокооплачиваемую работу он имеет шанс получить. Как объяснить эту корреляцию? Исследования показывают, что дело не в самом процессе школьного обучения; на уровень школьных достижений в гораздо большей степени влияет семья, из которой происходит тот или иной ребенок. Дети из более благополучных семей, родители которых активно интересуются их учебой, и где имеется много книг, с большей вероятностью будут хорошо учиться, чем те, кто происходит из семей, где вышеперечисленные элементы отсутствуют. Причинностные механизмы в данном случае — отношение родителей к детям, а также наличие в доме необходимых для обучения вещей.
Причинностные связи в социологии не следует понимать слишком механически. Отношения людей к чему-либо, а также субъективные причины их действий являются причинностными факторами отношения между переменными в социальной жизни.
Оценивая причину или ряд причин, объясняющих ту или иную корреляцию, нам необходимо отличать независимые переменные от зависимых. Независимая переменная — это та переменная, которая оказывает некое воздействие на другую переменную. Переменная, которая подвергается воздействию, является зависимой. В только что приведенном примере учебные достижения являются независимой переменной, а должностной оклад — зависимой. Различие относится к направлению причинностной связи, которую мы рассматриваем. Тот же самый фактор может являться независимой переменной в одном исследовании и зависимой переменной — в другом. Все зависит от того, какие причинностные процессы подвергаются анализу. Если бы мы рассматривали влияние различий в должностных окладах на образ жизни, должностной оклад стал бы независимой переменной, а не зависимой.
Чтобы понять, является ли корреляция между переменными причинностной связью, мы используем контроль переменных, что означает, что мы оставляем какие-то переменные неизменными, чтобы посмотреть воздействие остальных. Это позволяет судить о различных объяснениях подмеченных нами корреляций, отделяя причинностные отношения от не-причинностных. Например, ученые, изучающие детское развитие, утверждали, что существует причинностная связь между лишением матери в раннем детстве и серьезными проблемами личности во взрослом возрасте. Как мы могли бы проверить, действительно ли существует причинностное отношение между недоступностью матери и серьезными личностными проблемами в дальнейшем? Мы сделали бы это с помощью попытки проверить, или «отвести», другие возможные влияния, которые могли бы объяснить данную корреляцию.
Одним примером лишения матери является случай, когда ребенок ложится в больницу на продолжительное время, в течение которого он изолирован от своих родителей. Действительно ли важна в данном случае привязанность именно к матери? Возможно, если ребенок получает любовь и внимание от
Для объяснения любой корреляции может быть приведено немало возможных причин. Как мы можем быть уверены, что не забыли ни одной? Ответ — никак.
Мы никогда не смогли бы ни выполнить, ни проинтерпретировать результаты того или иного социологического исследования, если бы нам нужно было проверять каждое возможное воздействие каждого причинностного фактора, который мы сочли бы потенциально важным. Установление причинностных отношений обычно делается с опорой на предыдущие работы в данной области. Если у нас заранее не существует некой рациональной идеи о причинностных механизмах, предполагаемых в той или иной корреляции, нам, вероятно, будет очень трудно найти, какие действительно причинностные отношения существуют в данном случае. Мы не знали бы,
